Γιατί είναι δύσκολο να βελτιωθεί η ακρίβεια του ευφυούς συστήματος επιθεώρησης και αναγνώρισης ασφαλείας

Γιατί είναι δύσκολο να βελτιωθεί η ακρίβεια του ευφυούς συστήματος επιθεώρησης και αναγνώρισης ασφαλείας;

Η απεικόνιση του ίδιου αντικειμένου σε διαφορετικά μηχανήματα επιθεώρησης ασφαλείας μπορεί να είναι πολύ διαφορετική, γεγονός που είναι ένας σημαντικός λόγος για τη δυσκολία βελτίωσης της ακρίβειας του ευφυούς συστήματος αναγνώρισης επιθεώρησης ασφαλείας και τη δυσκολία επίλυσης προβλημάτων συμβατότητας και προσαρμοστικότητας.
Για να εξηγήσουμε αυτό το πρόβλημα, ας ξεκινήσουμε με τη διαδικασία δημιουργίας εικόνων ακτίνων Χ.

1. Από το σήμα ανιχνευτή στην εικόνα RGB

Κατά τη διάρκεια του ελέγχου ασφαλείας, οι επιβάτες τοποθετούν τις αποσκευές τους στον μεταφορικό ιμάντα του μηχανήματος επιθεώρησης ασφαλείας. Οι αποσκευές εισέρχονται στο μηχάνημα επιθεώρησης ασφαλείας μαζί με τον μεταφορικό ιμάντα, ενεργοποιώντας την πηγή ακτίνων να εκπέμπει ακτίνες Χ. Η δέσμη ακτίνων Χ διαπερνά τις αποσκευές και πέφτει στον ανιχνευτή και ο ανιχνευτής θα μαζευτεί. Τα φωτόνια ακτίνων μετατρέπονται σε μετρήσιμα δεδομένα υψηλής και χαμηλής ενέργειας και δημιουργούνται εικόνες ασφαλείας RGB μετά από περίπλοκη επεξεργασία και λειτουργίες.

Στη διαδικασία δημιουργίας εικόνων επιθεώρησης ασφαλείας, η έξοδος δεδομένων από ανιχνευτές διαφορετικών μοντέλων και ετών χρήσης είναι διαφορετική και η επεξεργασία δεδομένων, η επεξεργασία εικόνας, η γεωμετρική διόρθωση και τα σχέδια χρωματισμού διαφορετικών εμπορικών σημάτων μηχανών επιθεώρησης ασφαλείας είναι διαφορετικά, γεγονός που θα φέρει για τεράστιες διαφορές στις εικόνες ακτίνων Χ.

2. Ο εφιάλτης της ασυμφωνίας εικόνας και της αναγνώρισης μοντέλου

Οι εικόνες που δημιουργούνται από διαφορετικά μηχανήματα επιθεώρησης ασφαλείας ακτίνων Χ είναι διαφορετικές όσον αφορά την αντιστοίχιση χρωμάτων, τα εικονοστοιχεία, τη γεωμετρική παραμόρφωση κ.λπ. που πρέπει να ξαναμαθηθούν.

(Απεικόνιση της ίδιας αποσκευής κάτω από διαφορετικά μηχανήματα ελέγχου ασφαλείας ακτίνων Χ)

Το μοντέλο βαθιάς μάθησης δεν διαθέτει επαρκή ικανότητα γενίκευσης και είναι δύσκολο να εντοπιστούν εικόνες με μεγάλες διαφορές. Επομένως, η διαφορά των εικόνων ακτίνων Χ θα οδηγήσει σε προβλήματα όπως χαμηλή απόδοση μάθησης μοντέλου, δυσκολία στην εκπαίδευση του μοντέλου και δυσκολία στη βελτίωση της ακρίβειας αναγνώρισης.

3. Πλεονεκτήματα του υποκείμενου συστήματος αναγνώρισης δεδομένων του μηχανήματος επιθεώρησης ασφαλείας

Ως απάντηση στο πρόβλημα της έξυπνης αναγνώρισης που προκαλείται από διαφορές στις εικόνες ακτίνων Χ, η Safeagle Technology πρωτοστάτησε στο σχήμα αναγνώρισης των υποκείμενων δεδομένων του μηχανήματος επιθεώρησης ασφαλείας, το οποίο μοντελοποιείται και αναγνωρίζεται με την απόκτηση των υποκείμενων δεδομένων του μηχανήματος επιθεώρησης ασφαλείας.

Το πλεονέκτημα αυτής της λύσης είναι ότι τα υποκείμενα δεδομένα διαφορετικών εμπορικών σημάτων μηχανημάτων επιθεώρησης ασφαλείας έχουν μικρή διαφορά και είναι εύκολο να βαθμονομηθούν. Μπορεί να υποβληθεί σε επεξεργασία για να σχηματίσει μια ενοποιημένη τυπική εικόνα ακτίνων Χ, η οποία είναι ευκολότερη για τα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης και την αναγνώριση, η οποία μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την αποτελεσματικότητα της εκπαίδευσης μοντέλων και να βελτιώσει αποτελεσματικά την ακρίβεια της αναγνώρισης μοντέλων, να λύσει πλήρως τα προβλήματα του συστήματος συμβατότητα και προσαρμοστικότητα και προσδιορίζει με ακρίβεια διάφορα υγρά συστατικά.

Από τη σκοπιά του γενικού περιβάλλοντος, η τρέχουσα ανάπτυξη των προϊόντων επιθεώρησης ασφαλείας έχει μεγάλη σημασία για την οικονομική και κοινωνική κατασκευή διαφόρων χωρών. Αξίζει να περιμένουμε πώς θα είναι το μέλλον.