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ｘ 光 机 的 智能 识 别 系统 如 何快 速 、 准 确 的 识 别
出乘客 所携 带的 禁 限带物 品面 临着 巨大 的挑 战。本文使用基于图像处理、图像识别 以及机 器深度 自主 学习 的计算 机算 法，在 ｘ光机 图 像智能识别方面进行了深入开发和实地试验。
智 能 ｘ 光 机 的 模 式 智 能 识 别 系 统 是 智 能 ｘ 光
能 ｘ光 机 检 测 过 程 主 要 包 括 六 个 部 分 ， 分别是
需要 注 意 的 是 ， 为 了 能够 对 两 幅 图像 的 相 同区 域进 行 对 比 ，我 们 需 要对 原始 图像 进 行 同样 尺 寸 的剪 切动 作 。 经 过 剪 切 过 后 的 两 幅 图像 尺 寸 大 小 一 致 ，
前的培训周期，直接胜任物品安检岗位： （ ３ ）解 决 传 统 安 检 无 法 联 网 、 无 法 数 据 积 累 、 海 量 数 据 资 源 浪 费 的 问 题
图像配准程度很高的图像。 要检测新拍图像上的异物，我们需要对经 过变换过后 的新拍 图像和原始图像进行配准操
作 ，变 换 过 后 的新 拍 图像 由于 透 视 变 换 出现 一 部分黑色区域 ， 这 样 会 对 后 续 的 图 像 对 比 操 作 造 成 很 大 的影 响 ， 因此 ，我 们 首 先 需 要 一 定 的
此时可以采用图像 像素值 差法对该两幅 处理后 的图像进 行图像相减 ，我们可 以事先预设一个
手段将 该黑 色区域去掉 ，在计算机视觉处理技 术当中有一种 图像剪切技术可 以达到此 目的，
长 期 以来 ， 部 是 人 工 看 图 识 别 ， 员 工 上 岗 前 要
往 的 图 像 与 数 据 ， 结 合 用 人 工 智 能的 深度 学 习算 法，有 效提 高人 工智 能 ｘ光 安检 机 禁限 带物 品 的 识 别 率 、 降 低 劳 动 强 度 、 减 少人 为误 差。 未来 实现 单一 作 业点 的 联 网，数据 的 实 时传送 回 大数据 运 营 中心， 通过 Ｇ Ｐ Ｕ云计 算 的使 用和 机 器深度 学 习的迭 代升 级， 将 持 续 地 增 强 智 能 判 断 力 ； 可 以 实现 ２ ４小 时值 机 ，通 过 智 能 语 音 播 报 提 醒，可 以 支持一 人值 双机 的 工 作 的 方 案 ；并 实 现 远程 值 机 、 移动值机等功 能。极 大地提 高 了 ｘ 光机 安检 环 节的 工作 效率 和 改善 安 全 保 障 能 力 ， 实 现 减 员增 效 。
人工智 能 ● Ａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ
ｘ光安检机是铁路安检 中的关 键 设备 ，传 统方 式 是 由人工 看 图 识 别 ， 岗前 培训 长 ，作 业疲 劳 时 易产 生误 检和 漏检 随 着人 工 智 能技 术 的高速 发展 ，汇 集其 他安
它 们 之 间对 应 的单 应 矩 阵 ， 然 后 可 以通 过 该 单 应 矩 阵 对 新 拍 图像 进 行 变 换 ，能 够 得 到 与 原 始
（ ２ ）降低 对于人 员素质要求 ，缩 短上 岗 【关键词 】安检 系统 智 能 ｘ光 机 图像处 理 图像识别 人工智能 Ｇ Ｐ Ｕ云计算 大数据
智 能 识 别 的 对 比 征点 ， 由 于它 们 的 区 分 度 比较 高 ，就 没 有 必 要 观 察 整 幅 图 像 ，只 对 这 些 特 征 点 进 行 局 部 的 分
供控 制 信 号 以 及 各 种 报 警 信 号 。 最 后 ， 根 据 以 上 的 试 验 结 果 ， 研 发 实 用 的 智 能 ｘ 光 机 的 模
经过相对长时 间的培训，同时人工作业会在疲 劳 的时候 产生误 检和漏 检。随着 ＧＰ Ｕ云 计算
的 高速 发 展 ， 计 算机 的 计 算 力 成 本 迅 速 降 低 ，
新 拍 图片 和 原 始 图片 特 征 点 匹配 、求 得 新 拍 图 片 和 原 始 图片 之 间 的 空 间 变换 矩 阵 、对 新 拍 图
式识别系统。本文主要介绍 了该图像处理与识 别的过程以及智能识别系统。从而解决一下三
的问题， 以及 因 此 而 产 生 的误 检 和 漏 检 等 问题 消除和减少安全隐患，同时实现减员增效；
为 以计 算力和 大数据为基础的人工智能技术提 供 了突破 闽值 的基础。通过软、硬件及线上线
下 结 合 ，汇 集 与 分 析 各 种 安 检 领 域 （ 包括海关、 机 场 等 ） 的 图 像 与 数 据 ，将 之 应 用 于 高 铁 站 安 检 作业 作 为底 层 初 始 数 据 ， 再 在 运 行 过 程 中 使 用 人工 智 能 的 深 度 学 习 算 法 ， 可 以有 效 提 高 人
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