1999年公安部一所就开始了多能安检机的研发
更新时间：2014-09-28 21:33 作者：admin
神经网络技术在安检机多能图像分类中的应用
1996年，在公安部一所合同项目的资助了，上海某X光机生产商首次把神经网络技术应用于安检机多能图像分类的开发研究中，研究的主要结果令人满意：
我们的目标是实现DPFNN进行多能安检机图像的分类，现阶段已实现MLFNN在输入编码情况下的神经网络分类系统，训练数据来自4幅样本图像，样本图像中包含了有机玻璃，不锈钢，金属武器，炸药，铝合金，木及其物体的重叠，有些物体又按厚度分成若干等级，如枪，刀具之类的金属属于无机物，很容易区分。。介于有机物和无机物之间物品是敏感区。被细分成11类。根据成样本图像建立了13类。共近千个模式用于训练。
基于多能X光安检朵的安检检查系统造价最低5-6万美元一台，且对常见的爆炸物有较高检测率。因而这种系统适合用于机场，火车，影剧院，商场及其它重要设施的人行通道作安全检查。
1996年，在公安部一所合同项目的资助了，上海某X光机生产商首次把神经网络技术应用于安检机多能图像分类的开发研究中，研究的主要结果令人满意：
- 用神经网络代替了过去统计分类
- 节省了工控机的内存。
- 容易在现在系统上实现对新的感兴趣物品进行分类与识别，
- 更重要的是能实现多个能量级别X射线的图像处理，从面提高检测精度，减少误报。
我们的目标是实现DPFNN进行多能安检机图像的分类，现阶段已实现MLFNN在输入编码情况下的神经网络分类系统，训练数据来自4幅样本图像，样本图像中包含了有机玻璃，不锈钢，金属武器，炸药，铝合金，木及其物体的重叠，有些物体又按厚度分成若干等级，如枪，刀具之类的金属属于无机物，很容易区分。。介于有机物和无机物之间物品是敏感区。被细分成11类。根据成样本图像建立了13类。共近千个模式用于训练。
基于多能X光安检朵的安检检查系统造价最低5-6万美元一台，且对常见的爆炸物有较高检测率。因而这种系统适合用于机场，火车，影剧院，商场及其它重要设施的人行通道作安全检查。
