CN113971443A - 一种智能判图的图像处理方法、装置及*** - Google Patents

一种智能判图的图像处理方法、装置及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能判图的图像处理方法，包括以下步骤：S1：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；S2：将当前图像数据推送至智能识图仪；S3：智能识图仪根据当前X光成像图的图像复杂性级别确定推送方式。本发明中通过对包裹图片进行复杂性级别分类处理，根据图片复杂性级别选择不同的推送方式，对包裹图片进行差异化算法处理，图像复杂性级别为“简单包裹”的图片由智能识图仪进行识别，图像复杂性级别为“负责包裹”的图片推送至集中判图***进行判别，同时对简单包裹进行抽检，减少判图人员的工作量，提升智能判图的准确性。

Description

一种智能判图的图像处理方法、装置及***
技术领域
本发明涉及地铁安检集中判图技术领域，具体涉及一种智能判图的图像处理方法、装置及***。
背景技术
集中判图业务主要由安检智能分析仪、集中判图***、判图工作站、监视终端***、安检监管平台构成，能够实现包括包裹图像自动识别违禁品、包裹图像上送、判图员远程判图、监视终端物检处置的信息化、智慧化闭环等功能。
目前智能分析仪(边缘计算单元)通过同一算法模型，对所有安检包裹进行分析，同一算法在地铁场景下的普适性不足，漏检率、误检率不足以满足地铁要求。加上各厂商能力参差不齐，算法精准度差异明显，对于不同物品的识别各有特色，为智能识图的标准统一带来现实的难题，智能识图工作量并未实质性的减少，在落地实践中面临切实的困难。
同时，目前的智能识图算法，是通过同一模型进行识别，算法需考虑各种场景的识别问题，算法效果与效率在同一尺度下衡量，算法速度、误检、漏检率等方面的提升较为困难。智能识图通过将分析后的结果进行报警分类，高危类型直接推送开包台进行开包，中低报警类型由后台集中识图人员进行人工复核。因误检、漏检所带来的开包台报警推送信息错误和高危品漏检，使得产品在实际场景中置信度不足，未达到减人省事的效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能判图的图像处理方法、装置及***，以解决上述背景技术中所提出的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用了以下方案：
一种智能判图的图像处理方法，包括以下步骤：
S1：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；
S2：将当前图像数据推送至智能识图仪。
进一步地，还包括以下步骤：
S3：智能识图仪根据当前图像数据的图像复杂性级别确定推送方式；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，智能识图仪识别出当前X光成像图存在违禁品时生成告警数据，将告警数据推送给开包终端；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“复杂包裹”时，对当前X光成像图进行违禁品标记，并将标记后的当前X光成像图推送给集中判图***；当前X光成像图被集中判图***判定存在违禁品时生成告警数据，将告警数据推送给开包终端。
进一步地，执行S3时，当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，对当前X光成像图的物品识别置信度进行设置，若大于等于置信度阈值时生成告警数据，将告警数据推送给开包终端。
进一步地，若图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图的物品识别置信度小于置信度阈值时，设置一个可调的抽检范围，由集中判图***对在所述抽检范围内的图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图进行动态抽检。
进一步地，所述动态抽检的数量可以根据判图负载量来进行调整。
进一步地，还包括以下步骤：S0：获取安检包裹的当前X光成像图
本发明还提供了一种智能判图的图像处理装置，所述图像处理装置包括：
获取模块：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；
输出模块：将当前图像数据推送至智能识图仪。
本发明还提供了一种智能判图的图像处理***，包括：X光机、图像处理装置、智能识图仪、集中判图***以及开包终端；。
X光机：获取安检包裹的当前X光成像图；
图像处理装置：图像处理装置包括：获取模块：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；输出模块：将当前图像数据推送至智能识图仪；
智能识图仪：智能识图仪根据当前图像数据的图像复杂性级别确定推送方式；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，智能识图仪识别出当前X光成像图存在违禁品时生成告警数据，将告警数据推送给开包终端；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“复杂包裹”时，对当前X光成像图进行违禁品标记，并将标记后的当前X光成像图推送给集中判图***；
集中判图***：用于判别X光成像图是否存在违禁品，发现X光成像图中含有违禁品时生成告警数据，则通过集中判图***找到对应安检点的开包终端，将告警数据推送到开包终端，还用于对所述抽检范围内的图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图进行动态抽检；
开包终端：接收到所述集中判图***发送的告警数据，并展示到开包终端界面。
进一步地，还包括：客流预测***、智能排班***、判图检测***；
客流预测***：以安检门客流数据作为数据源对客流进行预测；
智能排班***：对集中判图组的判图员的数量进行配置；
判图检测***：实时监测判图员的在岗情况以及判图负载量。
本发明具有的有益效果：
1、本发明中通过对包裹图片进行复杂性级别分类处理，根据图片复杂性级别选择不同的推送方式，对包裹图片进行差异化算法处理，图像复杂性级别为“简单包裹”的图片由智能识图仪进行识别，图像复杂性级别为“负责包裹”的图片推送至集中判图***进行判别，同时对简单包裹进行抽检，减少判图人员的工作量，提升智能判图的准确性。
附图说明
图1为现有技术的工作流程图；
图2为本发明的工作流程图；
图3为本发明实施例1工作流程图；
图4为本发明实施例1工作流程图；
图5为本发明实施例2工作流程图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案、解决的技术问题和技术效果更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清查、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下获得的所有实施例,都在本发明的保护范围之内。
以下结合附图并附具体实施例详细说明本发明，现有技术的集中判图工作流程如图1所示，智能识图仪获取X光成像图片之后，对X光成像图片进行识别并进行违禁品标记，将标记后的X光成像图片推送至集中判图***，由判图员进行判别，当判图员判别有违禁品时生成告警数据，并将告警数据推送至开包终端，开报终端进行报警提示并开包检查，未识别出违禁品时，则包裹正常通行。而本发明中，在包裹的X光成像图片进入智能识图仪之前先进行图像复杂性级别的确定，将判图流程进行分流，含有简单包裹的图片采用现有算法进行精确识别，含有复杂包裹的图片直接推送到集中判图***进行集中判图或者在集中判图***进行更高精度的算法模型进行二次智能判断辅助。
图像复杂性级别分类的原理如下：智能识图针对高危险物品(无严重遮挡)方面，算法精度基本满足地铁行业需求。但针对遮挡较严重的包裹，即便是高危险品，误检或漏检也时常发生，无法满足地铁行业安全性要求。基于以上数据，本发明提出了对包裹进行差异化算法处理以及智能识图差异化算法处理，通过AI方式先将包裹分为简单包裹和复杂包裹，基于《X光在物质中的衰减系数与原子序数的关系》(作者：张翀)的原理，安检中的将常规物品进行更细化的区分，简单包裹定义为排列组合单一且覆盖率低、金属占比少的包裹，除此以外的情形统归于复杂包裹。
具体方案如下，一种智能判图的图像处理方法，包括以下步骤：
S0：获取安检包裹的当前X光成像图；
S1：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；
S2：将当前图像数据推送至智能识图仪。
S3：智能识图仪对当前图像数据的图像复杂性级别进行识别，所述图像复杂性级别分为“简单包裹”和“复杂包裹”；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，智能识图仪识别出当前X光成像图存在违禁品，将告警数据推送给开包终端；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“复杂包裹”时，对当前X光成像图进行违禁品标记，并将标记后的当前X光成像图推送给集中判图***；当前X光成像图被集中判图***判定存在违禁品，将告警数据推送给开包终端。
执行S3时，当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，对当前X光成像图的物品识别置信度进行设置，若大于等于置信度阈值时，将告警数据推送给开包终端。若图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图的物品识别置信度小于置信度阈值时，设置一个可调的抽检范围，由集中判图***对在所述抽检范围内的图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图进行动态抽检。所述动态抽检的数量可以根据判图负载量来进行调整。
本发明还提供了一种智能判图的图像处理装置，所述图像处理装置包括：
获取模块：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；
输出模块：将当前图像数据推送至智能识图仪。
本发明还提供了一种智能判图的图像处理***，包括：X光机、图像处理装置、智能识图仪、集中判图***以及开包终端；
X光机：获取安检包裹的当前X光成像图；
图像处理装置：图像处理装置包括：获取模块：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；输出模块：将当前图像数据推送至智能识图仪；
智能识图仪：智能识图仪对当前X光成像图的图像复杂性级别进行识别，所述图像复杂性级别分为“简单包裹”和“复杂包裹”；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，智能识图仪识别出当前X光成像图存在违禁品，将告警数据推送给开包终端；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“复杂包裹”时，对当前X光成像图进行违禁品标记，并将标记后的当前X光成像图推送给集中判图***；
集中判图***：用于判别X光成像图是否存在违禁品，发现X光成像图中含有违禁品，则通过集中判图***找到对应安检点的开包终端，将告警数据推送到开包终端，还用于对所述抽检范围内的图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图进行动态抽检；
开包终端：接收到所述集中判图***发送的告警数据，并展示到开包终端界面。
实施例1：
包裹通过X光机后，X光机输出包裹的当前X光成像图，图像处理装置对当前X光成像图进行智能分类，图片处理装置将包括当前X光成像图以及图像复杂性级别的当前图像数据推送至智能识图仪，智能识图仪根据当图像数据的图像复杂性级别选择推送方式；
如图3所示，当智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，对是否存在违禁品通过现有算法进行识别，识别出存在违禁品时生成告警数据，将当前图像数据的告警数据直接推送至开包终端，开报终端进行报警提示并开包检查，未识别出违禁品时，则包裹正常通行；
如图4所示，当智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“复杂包裹”时，对当前X光成像图进行违禁品标记，并将标记后的当前X光成像图推送给集中判图***，当前X光成像图被集中判图***判定存在违禁品，将告警数据推送给开包终端开报终端进行报警提示并开包检查，集中判图***判定未存在违禁品时，则包裹正常通行。
实施例2：
如图5所示，包裹通过X光机后，X光机输出包裹的当前X光成像图，图像处理装置对当前X光成像图进行智能分类，图片处理装置将包括当前X光成像图以及图像复杂性级别的当前图像数据推送至智能识图仪，智能识图仪对当图像数据进行识别，当智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，可以预先设置X光成像图的物品识别置信度，若大于等于置信度阈值时，将告警数据推送给开包终端。若图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图的物品识别置信度小于置信度阈值时，设置一个可调的抽检范围，以数据为例，图像复杂性级别为“简单包裹”的情况下，对物品的识别置信度设置为98％，超过98％视为确信物品，告警数据推送开包终端，进行开包检查，同时设置一个可调的抽检范围，如[97％～98％),在此范围的“简单包裹”图像数据，通过集中判图***进行抽检或全检，当检测出存在违禁品时生成告警数据，并将告警数据推送至开包终端，抽检的数量可根据集中判图包裹分发统计来动态调整，即通过判图负载量进行调整，根据判图负载量，实时动态抽检“简单包裹”图像数据。
如图2所示，图中的智能识图仪为同一装置，本发明提供的一种智能判图的图像处理***还包括：客流预测***、智能排班***以及判图检测***。
其中，客流预测***用于以安检门客流数据作为数据源对客流进行预测；智能排班***用于对集中判图组的判图员的数量进行科学配置；判图检测***用于实时监测判图员的在岗情况以及判图负载量。
以上应用具体个例对本发明的原理及实施方式进行了详细阐述，这些实施例只是用于帮助理解本发明的核心技术内容，并不用于限制本发明的保护范围，本发明的技术方案不限制于上述具体实施方式内。基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作出的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。

Claims (9)

1.一种智能判图的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；
S2：将当前图像数据推送至智能识图仪。
2.根据权利要求1所述的一种智能判图的图像处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：
S3：智能识图仪根据当前图像数据的图像复杂性级别确定推送方式；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，智能识图仪识别出当前X光成像图存在违禁品时生成告警数据，将告警数据推送给开包终端；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“复杂包裹”时，对当前X光成像图进行违禁品标记，并将标记后的当前X光成像图推送给集中判图***；当前X光成像图被集中判图***判定存在违禁品时生成告警数据，将告警数据推送给开包终端。
3.根据权利要求2所述的一种智能判图的图像处理方法，其特征在于，执行S3时，当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，对当前X光成像图的物品识别置信度进行设置，若大于等于置信度阈值时，将告警数据推送给开包终端。
4.根据权利要求3所述的一种智能判图的图像处理方法，其特征在于，若图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图的物品识别置信度小于置信度阈值时，设置一个可调的抽检范围，由集中判图***对在所述抽检范围内的图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图进行动态抽检。
5.根据权利要求4所述的一种智能判图的图像处理方法，其特征在于，所述动态抽检的数量可以根据判图负载量来进行调整。
6.根据权利要求1所述的一种智能判图的图像处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：S0：获取安检包裹的当前X光成像图。
7.一种智能判图的图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置包括：
获取模块：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；
输出模块：将当前图像数据推送至智能识图仪。
8.一种智能判图的图像处理***，其特征在于，包括：X光机、图像处理装置、智能识图仪、集中判图***以及开包终端；
X光机：获取安检包裹的当前X光成像图；
图像处理装置：图像处理装置包括：获取模块：获取当前图像数据，当前图像数据包括当前X光成像图以及其对应的图像复杂性级别；输出模块：将当前图像数据推送至智能识图仪；
智能识图仪：智能识图仪根据当前图像数据的图像复杂性级别确定推送方式；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“简单包裹”时，智能识图仪识别出当前X光成像图存在违禁品时生成告警数据，将告警数据推送给开包终端；
当前图像数据被智能识图仪识别出的图像复杂性级别为“复杂包裹”时，对当前X光成像图进行违禁品标记，并将标记后的当前X光成像图推送给集中判图***；
集中判图***：用于判别X光成像图是否存在违禁品，发现X光成像图中含有违禁品时生成告警数据，则通过集中判图***找到对应安检点的开包终端，将告警数据推送到开包终端，还用于对所述抽检范围内的图像复杂性级别为“简单包裹”的当前X光成像图进行动态抽检；
开包终端：接收到所述集中判图***发送的告警数据，并展示到开包终端界面。
9.根据权利要求8所述的一种提升智能判图准确性的***，其特征在于，还包括：客流预测***、智能排班***、判图检测***；
客流预测***：以安检门客流数据作为数据源对客流进行预测；
智能排班***：对集中判图组的判图员的数量进行配置；
判图检测***：实时监测判图员的在岗情况以及判图负载量。
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