JP2014525594A - マニフェストデータをイメージング／検知処理に統合するｘ線検査システム - Google Patents

マニフェストデータをイメージング／検知処理に統合するｘ線検査システム Download PDF

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Abstract

貨物や車両のマニフェストデータを、それらをスキャンして生成されたＸ線画像に統合するシステムおよび方法を開示する。マニフェストデータは各積荷についてシステムに自動的にインポートされ、セキュリティー担当者が貨物の内容物を迅速に確認するのに役立つ。マニフェストデータに示される貨物の内容物とＸ線画像との間に不一致があった場合、当該貨物はホールドされ更なる検査に付される。ある実施の形態においては、貨物のＸ線画像をマニフェストデータと関連させて分析する工程が自動化される。
【選択図】図１

Description

本発明はコンテナ中の貨物を検査するシステム、より詳しくは、貨物のマニフェストデータをイメージングかつ／あるいは検知処理に統合し、検査決定をしたり貨物中に危険物を検知した際に警報を発するシステムに関する。
港やその他の上陸地点あるいは輸送地点において、禁輸品、例えば爆発物、麻薬、禁止通貨、化学兵器、核兵器がないかを調べるため、そしてマニフェスト（積荷目録）の検証のため、貨物コンテナの検査が必要である。貨物マニフェストとは貨物に添付される物理的あるいは電子的な船積み用書類であり、運送業者あるいはその代表によって発行された船荷証券、貨物の荷送人と／または荷受人、貨物の詳細、量、価格、出発地や目的地、といった貨物に関する重要な記述的情報を提供するものである。誤警報を減らしつつ禁輸品を正確に検知することは気の遠くなる作業である。というのも、禁輸品というのは得てして通常の貨物と物理的特徴がよく似ているからである。検査すべき貨物の割合は増える一方であり、多くの人手を必要とする現状の検査の性質上、必要なオペレーターの数も増える一方である。
貨物に隠された禁輸品、武器、爆薬、その他の危険物を検知するセキュリティーシステムの能力は限られている。標準的Ｘ線システムや先進型Ｘ線システムでも混載貨物から禁輸品を検出することは難しい。より大きな、雑然としたパレットや貨物コンテナが検査対象の場合は、更に難しくなる。手荷物の中あるいは最近ではより大きな対象物から航空の安全を脅かすような爆薬を検知するという難しい作業には、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）を利用したシステムがより適していることが証明されている。しかしながら、通常採用されているＣＴシステムの構成では、大型貨物コンテナや大型スキッドといった長いサイズの対象物には対応できない。
Ｘ線イメージングシステムにおいては、様々な物質の原子番号に応じて画像が変調した結果、画像に暗い部分が生じてしまうことがよくあるが、このことが問題を更に複雑にしている。これらの暗い部分は危険物の存在する可能性を示唆しているものの、その危険物の正確な性質についてはほとんど何の情報ももたらさない。また、従来のＸ線システムによるＸ線写真では、ものが重なり合っているため、その解釈が難しい。したがって、熟達したオペレーターは、関心の対象、つまり危険物が存在するか否かを判断するにあたり、各画像を精査、解釈する必要がある。オペレーターの疲労や注意散漫は検査の成果に影響を及ぼす。交通量の多い経由地や港のように膨大な量のＸ線写真を検査しなければならない場合においては、特に影響がある。自動システム化されているとはいえ、システムが高い処理量をこなしている状況にあっては、要件に則って誤警報を低く抑えることは困難になりつつある。
したがって、貨物の画像をより効率的に精査することで検査や分析のスピードを速め、オペレーターの処理量の向上に役立つような補助ツールを備えた自動検知システムが求められている。また、こうしたシステムにおいては、誤警報発生率を低く抑えることも求められている。
本発明は、貨物や小型車両からのマニフェストデータを、それらをスキャンして得られたＸ線写真と関連付け、統合するシステムを開示する。マニフェストデータは各積荷についてシステムに自動的にインポートされ、セキュリティー担当者が貨物の内容物を迅速に把握するのに役立つ。マニフェストデータに記載されている貨物の内容物とＸ線写真との間に不整合があった場合、その貨物は押収され、更なる検査に付される。
ある実施の形態においては、検問所やサービスポストに展開されているＸ線検知システムに統合されたアプリケーションを介してマニフェストデータがインポートされる。ある実施の形態においては、該アプリケーションは分散型ネットワークの枠組み内において機能する。その分散型ネットワークにおいては、サービスポストが地域センターに接続されており、地域センターにおいてオペレーターがマニフェストデータと併せて貨物のＸ線画像を分析することができる。Ｘ線画像とマニフェストデータとが分析されると、Ｘ線システムに統合されたアプリケーションによって非開扉Ｘ線スキャンを行ったサービスポストに自動的に通知される。これにより、サービスポストのオペレーターはその貨物をリリースするか、あるいは更なる検査のためにホールドするかの決定をすることができる。
ある実施の形態においては、マニフェストデータを併用して貨物のＸ線画像の分析を行うプロセスが自動化される。
ある実施の形態においては、本明細書は、貨物や車両をスキャンするシステムを開示する。前記システムは、非開扉Ｘ線スキャンを実施し、スキャンされる貨物や車両と関連付けられたマニフェストデータをインポートするアプリケーションを有する少なくとも一つの非開扉検査システムと、前記非開扉検査システムから複数のスキャン画像と関連付けられたマニフェストデータとを受信し、前記複数のスキャン画像から前記貨物や車両の内容物が前記マニフェストデータに記載された種類と同じであるかを決定する処理システム、とを備える。ある実施の形態においては、前記システムは、複数の画像とマニフェストデータをサービスポストから地域センターに配分するアプリケーションを実行するサーバーを更に備える。更に、ある実施の形態においては、前記サービスポストから前記地域センターへの送信前に、各Ｘ線スキャン画像に固有識別子が関連付けされる。
ある実施の形態においては、前記複数のスキャン画像とマニフェストデータは地域センターのオペレーターによって分析され、前記内容物が一致しているかが決定される。更に、前記複数のスキャン画像とマニフェストデータは地域センターのアプリケーションによって自動的に分析され、前記内容物が一致しているかが決定される。
ある実施の形態においては、複数のスキャン画像、それらに関連付けされた複数の固有識別子とマニフェストデータ、および地域センターでの複数の分析結果がデータベースに保存される。
別の実施の形態においては、本明細書は貨物や車両を検査する方法を開示する。前記方法は、サービスポストにおいて非開扉検査システムを用いて貨物コンテナや車両をスキャンする工程と、スキャンされる前記貨物や前記車両に関連付けられたマニフェストデータをインポートする工程と、複数の前記スキャン画像と関連づけられたマニフェストデータとを分析し、前記貨物や前記車両の内容物が前記マニフェストデータに記載された貨物の種類と同じ種類に相当するかを決定する分析工程と、を備える。ある実施の形態においては、前記非開扉スキャンはＸ線システムによって実施される。
別の実施の形態においては、上記分析工程は危険物や警報状況が存在するかを決定する工程をさらに備える。更に、地域センターでの分析結果は前記サービスポストへ通知される。更には、前記サービスポストから地域センターへの送信前に、各スキャン画像に固有識別子が関連付けされる。その上、前記複数のスキャン画像、それらに関連付けられた複数の前記固有識別子とマニフェストデータ、および複数の分析結果はデータベースに保存される。
更に別の実施の形態においては、本明細書は貨物をスクリーニングする方法を開示する。前記方法は、非開扉Ｘ線システムを用いて貨物コンテナをスキャンしスキャン画像を生成する工程と、スキャンされる前記貨物あるいは前記車両に関連づけられたマニフェストデータをインポートする工程と、前記マニフェストデータから貨物コード情報を入手する工程と、画像データベースから前記貨物コードに関連付けられた複数の保存画像を取り出す工程と、前記スキャン画像の複数の特徴と複数の歴年保存画像の複数の特徴とを比較し、前記貨物あるいは前記車両の内容物が前記マニフェストデータと一致するかを決定する比較工程と、を備える。加えて、前記方法は生成された前記複数のスキャン画像から、減衰、テクスチャ、原子番号、貨物の高さ、濃度、原子数などを含むがこれには限定されない貨物の内容物の複数の特徴を計算する工程をさらに備える。ある実施の形態においては、前記比較工程は、前記スキャン画像から計算された前記複数の特徴を複数の歴年保存画像に関連付けられた複数の特徴と比較する工程を更に含む。
ある実施の形態においては、前記計算された複数の特徴は前記貨物コードと関連付けられる。この貨物コードは貨物の種類を示すものである。さらに、前記方法は、貨物が一つ以上の貨物コードに関連付けられる場合、生成された前記スキャン画像を貨物の種類に応じて区分する工程を備える。また更には、前記画像の区分された各部分は、対応する前記貨物コードに関連付けられた複数の歴年保存画像と比較される。また更には、前記スキャン画像を複数の歴年保存画像と比較する前記比較工程は自動的に行われる。
上述の、及びその他の本発明の実施の形態は、図面と以下に示される詳細な説明においてより深く説明される。
上記、及びその他の本発明の特徴や効果は、以下の詳細な説明を添付の図面に関連させて参照することでよりわかりやすく、十分に理解される。
本明細書に記載の、ある実施の形態にかかる非開扉Ｘ線スキャニングを利用した分散型検査ネットワークのアーキテクチャを示す。 本明細書に記載の、ある実施の形態におけるイメージングシステムの全体的システムアーキテクチャを示す概念図である。 本明細書に記載の、ある実施の形態において用いられるサービスポスト用のインターフェースを例示したものである。 本明細書に記載の、ある実施の形態において用いられるマニフェスト情報を提示するインターフェースの一例を示したものである。 本明細書に記載の、ある実施の形態において用いられるデータセンター用のユーザーインターフェースの一例を示したものである。 本明細書に記載の、ある実施の形態において用いられるデータセンター用のユーザーインターフェースの別の例を示したものである。 本明細書に記載されたシステムのある実施の形態にかかる特徴データベースを準備するプロセスを示すフローチャートである。 検査中の貨物がマニフェスト情報と一致しているかを決定するにあたり、図７を参照して説明された特徴データベースが利用されることを図示したものである。 船積みされた貨物のタイプが一つ以上ある場合に、検査中の貨物がマニフェストと一致しているかを判断するにあたり、図７を参照して説明された特徴データベースを用いるプロセスが示される。 貨物がマニフェストと一致しているか否かを判断するにあたり、現在のスキャン画像と明細書に記載のデータベースからの画像とがいかに視覚的に比較されるかを示したものである。 スキャン画像に基づき行われる貨物タイプに応じた貨物の区分を示したものである。
本明細書は、ある実施の形態において、非開扉Ｘ線イメージング技術を用いて貨物コンテナや小型車両を検査する際に、マニフェスト情報を自動的に提示するシステムを開示する。これにより、オペレーターや検査官は現在検査中の貨物コンテナや車両の内容物を迅速に解明し、検証することができる。
ある実施の形態においては、マニフェストデータは検問所やサービスポストに展開されているＸ線検知システムに統合されたアプリケーションを介してマニインポートされる。ある実施の形態においては、アプリケーションは分散型ネットワークの枠内において機能する。該分散型ネットワークにおいては、サービスポストが地域センターに接続されており、そこでオペレーターはマニフェストデータを併用して貨物のＸ線画像を分析することができる。Ｘ線画像とマニフェストデータとが分析されると、該Ｘ線システムに統合されたアプリケーションによって非開扉Ｘ線スキャンを行ったサービスポストに自動的に通知される。これにより、サービスポストのオペレーターはその貨物をリリースするか、あるいは更なる検査のためにホールドするかを決定することができる。
本明細書は複数の実施の形態を開示する。以下の開示は、当業者が本発明を実施できるよう提供するものである。本明細書に記載の文言は、どの実施の形態も全体的に否定するように解釈されてはならないし、またここに用いられる用語の意味を超えてクレームを限定するように用いられてもならない。ここに定義される一般原理は本発明の精神、要旨を逸脱しない範囲で他の実施例に適用されてもよい。また、用いられている用語や表現は実施の形態を例示するためのものであり、限定的に解釈されてはならない。したがって、本明細書には、無数の代替案、変形例、そして開示された原理や特徴に合致する等価物をも包含する最大限の範囲が与えられる。明確化のため、本発明が関連する技術分野において公知の技術に関する詳細は、本発明が不必要に曖昧になるのを避けるため、記載されない。
当業者には、本願に記載の特徴が、ラップトップあるいはタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ、携帯データ端末、携帯電話、サーバー、内臓プロセッサ、プログラム命令やコードを実行可能なＤＳＰチップあるいは特殊イメージングディバイス等の（これに限定されるものではないが）計算プラットホーム上において実施可能なことは理解されるだろう。
また、該プラットホームが、一つ以上の不揮発性メモリに記憶されたプログラム命令を一つ以上のプロセッサを用いて実行することで本願に記載の機能を提供すること、そして一つ以上の有線あるいは無線ネットワークとのデータ通信において送受信機を介してデータを提供したり受信したりすることも十分に理解されるだろう。
また、各計算プラットホームが、データの送受信が可能な無線あるいは有線の送受信機と、少なくともひとつのプログラム命令を処理可能なプロセッサと、プログラム命令を記憶可能なメモリと、ここに記載の処理を実行するための複数のプログラム命令を有するソフトウェアとを有することも十分に理解されるはずである。さらに、プログラムコードは、ひとつのコンピュータ上のひとつのアプリケーションにコンパイル（プリコンパイルあるいはジャスト・イン・タイム・コンパイル）されてもよいし、相互にローカルあるいはリモートで動作する複数の異なるコンピュータ間に分散されてもよい。
図１は非開扉Ｘ線スキャニングを利用した分散型検査ネットワークのアーキテクチャを示したものである。システムアーキテクチャの構成要素は以下に記載される。
サービスポストと地域センター
図１を参照して、サービスポスト１０１は非開扉Ｘ線スキャンが実施される地点である。ある実施の形態においては、検問所やサービスポストに展開されているＸ線検知システムに統合されたアプリケーションを介してマニフェストデータがインポートされる。ここで記載しておくが、本発明のシステムや方法に用いられるスキャン検査システムの一例として、ラピスカン・イーグル・モバイル検査システムが挙げられるが、これに限定されるものではない。貨物、貨物コンテナ、その内容物を検査可能などんなシステムが用いられてもよい。例えば、米国特許出願番号12/780,910、13/370,941、13/548,873、13/532,862、13/168,440、13/175,792、13/433,270、13/281,622、13/108,039、12/675,471、12/993,831、12/993,832、12/993,834、12/997,251、12/919,482、12/919,483、12/919,484、12/919,485、12/919,486、12/784,630、12/784,465、12/834,890、13/009,765、13/032,593、13/368,178、および13/368,202（すべて本発明の譲受人に譲渡済み）には本発明に適用可能な様々なシステムが開示されており、その全体がここに援用されている。さらに、米国特許番号5,638,420、6,542,580、7,876,879、7,949,101、6,843,599、7,483,510、7,769,133、7,991,113、6,928,141、7,517,149、7,817,776、7,322,745、7,720,195、7,995,705、7,369,643、7,519,148、7,876,879、7,876,880、7,860,213、7,526,064、7,783,004、7,963,695、7,991,113、8,059,781、8,135,110、8,170,177、8,223,919および8,243,876（すべて本発明の譲受人に譲渡済み）には本発明に適用可能な様々なスクリーニングシステムが開示されており、その全体がここに援用されている。
サービスポスト１０１はさらに、少なくともひとつの、好ましくは一セットの非開扉検査サーバー（ＮＩＩサーバー）を備える。サービスポストは、該非開扉検査サーバーを介して本システムの他の構成要素とインターフェースをとる。スキャン後、サービスポスト１０１の管理・運営を担当するオペレーターは、非開扉Ｘ線スキャンによって生成されたＸ線画像が有効な分析に耐えるに十分なクオリティーのものかどうかを確認する。ある実施の形態においては、該画像分析は地域センター１０２で行われる。ある実施の形態においては、画像が不完全だったり、破損していたり、（減衰性の貨物のため）黒かったり、どのような形でも受諾不可能な場合に、サービスポストのオペレーターは再スキャンを要求することができる。これは、スキャン時刻と分析時刻とが近く、かつトラックがまだ存在する場合に起こり得る。
サービスポスト１０１のサーバー１１１は標準的な非開扉検査ソフトウェアを備える。車両がスキャンされる直前、サービスポストのソフトウェアはプレディクティブ（あるいはルーティング）・ソフトウェアアプリケーション１０３に問い合わせ、指示、ルーティング情報や、分析を行う地域センターを特定するためのあらゆるデータを受信する。地域センター１０２はサーバー１２１と検査モニタ１２２とを有する。サービスポスト１０１で新しいＸ線画像が生成されると、ソフトウェアアプリケーション１０３から受信したルーティング情報に従って、サービスポスト１０１から地域センター１０２の少なくともひとつのサーバー１２１に送信され、当該地域センター１０２の検査官によって分析され、保存される。一般的に、地域センター１０２、サービスポスト１０１は互いに地理的に離れていることが多いのは言うまでもない。
ある実施の形態においては、画像は地域センターと（あるいは）地域センターのオペレーターにプレディクティブ（あるいはルーティング）・アプリケーション１０３を介して配分されるが、こうした配分は画像送信が完了した後においてのみ実施される。ある実施の形態においては、データ送信作業の効率化のため、プレディクティブ・ソフトウェア１０３は画像が完全に生成される前に画像を地域センターに配分する。
ある実施の形態においては、ＰＣの不具合やログオフ等によりオペレーターが不在の場合には、プレディクティブ・ソフトウェア１０３が当該地域センターの別のオペレーターを自動的に選択する。
さらに、送信エラー発生時には、システムは別の地域センターに依頼する。ある実施の形態においては、地域センターがオンライン状態に戻るまで、画像がバッファーに格納される。
ある実施の形態においては、各Ｘ線検査画像に、全システムに固有のＩＤであるグローバル一意識別子（ＧＵＩＤ）が関連付けされる。ＧＵＩＤは各画像と、そのマニフェストデータとを関連付けするのに用いられる。ある実施の形態においては、ナンバープレート、ＣＣＴＶ画像などの識別情報も、スキャン時にＧＵＩＤに関連付けされる。ある実施の形態においては、ＧＵＩＤは１６進数表示の１２８ビットの数である。この情報は、必要があれば、当該地域センターの検査官に送信される。
Ｘ線画像とマニフェストデータが分析されると、非開扉Ｘ線スキャンを実施したサービスポスト１０１は、ここでサートスキャン（CertScan）１０５と呼ばれるソフトウェアからのデータという形で自動的に通知を受ける。サートスキャンアプリケーションがサービスポスト１０１のオペレーターに提供するインターフェースには、当該サービスポストにおいて実施されるすべての非開扉Ｘ線スキャンの状況が関連データと共に定期的に表示されるため、サービスポストは、各貨物をリリースすべきか更なる検査に付すためにホールドすべきかの判断を下すことができる。ある実施の形態においては、該関連データには、ナンバープレートの番号、発注番号（ワークオーダーナンバー）、スキャン結果などが含まれる。サートスキャンアプリケーションシステムでは、スキャンされている貨物や車両に関連付けられているマニフェストデータをインポートすることも可能である。ある実施の形態においては、マニフェストデータの入手の形態は、一種類でもそれ以上でもよく、例えば、ａ）マニフェストのハードコピー、ｂ）顧客データベースに接続されているパソコンから、ｃ）サートスキャンで直接アクセスする顧客データベースから、などがあげられるが、これに限定されるものではない。供給されるマニフェストデータの形態は顧客や、その地域の要求や規則に応じてさまざまである。詳細については、以下の「マニフェストデータの収集」の項目において、説明される。
プレディクティブ・ソフトウェア
プレディクティブ・ソフトウェアは、画像分析の仕事量を複数の地域センターやオペレーター間において最適にバランスよく分配するものである。プレディクティブ・ソフトウェアは地域センターとそれに接続するサービスポストからのメタデータを処理し、オペレーターに対する最適な画像配分を分析、予想する。例えば、プレディクティブ・ソフトウェア１０３は、検査列の長さ、作業量、競合時間、様々な程度のランダム化要因などに関する歴年メタデータを利用して、地域センターや各オペレーターに作業を分配する。
ロギングとバリデーション
処理の様々な段階において、システムは、各Ｘ線スキャンのオペレーターとＸ線画像検査アナリストの行動に関するロギング、監査、会計を局地的かつ集中的に提供する。データセンター１０４では、ロギングは集中化されている。スキャニングから、検査、検索までの処理の全工程において、システムが各非開扉Ｘ線スキャンやＸ線画像検査分析などのアクションを記録する。
検査実績とメトリクス
ある実施の形態においては、様々な変数の中でも、画像範囲、使用されたツール、平均検査時間、待ち時間などのいくつかのＸ線画像検査のメトリクスがシステムによって記録される。これらのメトリクスから、オペレーターや画像アナリストは、どんなツールが使用されたのか（例えば、ズーム、コントラスト、輝度、その他のパラメーター）、画像分析にどれくらいの時間がかかったのか、ツールを利用して画像のどの部分が分析されたのか、といった情報を得ることができる。これらの情報は、ひいてはオペレーターの積極性や勤勉さを測るのにも利用することができる。例えば、各画像検査アナリストについてこれらの情報が精査されてもよく、トレーニングや、レビュー、パフォーマンスの評価に有効である。ある実施の形態においては、検査メトリクスは定量的に計測され、最小値と最大値がそれぞれ与えられることで、そのオペレーターのパフォーマンスが評価されてもよい。
アナリストの習熟度の査定に加えて、データログは、地域センターの検査量や分析速度の査定にも利用可能である。
ある実施の形態においては、特定の割合の画像に対して、あるいは必要であれば対象となるユーザーに対して二次Ｘ線画像検査を実施する。つまり、特定のケースについて必要であれば、検査結果の照合（クロスチェック）のためにＸ線画像検査処理が二回繰り返して実施される。あらゆる実施の形態において、二回目のＸ線画像検査は、純粋に無作為のＸ線画像スキャンオペレーターに割り当てられたり、あるいは質や訓練のために指名された作業地点に割り当てられる。最終的なＸ線画像検査の結果は両方の検査が完了するまで送付されない。いずれかの結果が「疑わしい」であった場合は、その疑わしい結果は記録され、どんな不一致もフラグ付けされる。
ある実施の形態においては、トレーニング用画像をワークフローの中に挿入し、オペレーターに標準的な作業の一部として疑わしい画像を流してもよい。その後、Ｘ線スキャンオペレーターにはわからないように、システムは検査結果を画像から注意深く分離する。これにより、オペレーターの個別的かつ事前準備なしのトレーニングが可能となる。
疑わしいものが発見されたことがサービスポストに通知されると、オペレーターは当該疑惑の貨物を人の手で開封、検索することを選択することができる。ある実施の形態においては、オペレーターは手作業による検索処理について詳細なコメントを記録することができる。これにより、疑わしい貨物に関する有益な情報が得られるだけでなく、トレーナー（指導者）に対する有益なフィードバックにもなる。
サートスキャンソフトウェアアプリケーション
まだ図１を参照して、サートスキャンアプリケーション１０５の主たる目的は、マニフェスト情報を明確に提示し、非開扉Ｘ線画像分析アナリストが検査対象の貨物コンテナや軽車両の内容物を迅速に解明できるようにすることにある。アプリケーション１０５はアプリケーションサーバー１５１上で動作し、マスターデータベース１５２とインターフェースをとる。ある実施の形態においては、マニフェスト情報とサートスキャンアプリケーション１０５が提供する関連データが、電子データ交換（ＥＤＩ）やウェブサービス、マニフェスト文書のＯＣＲスキャニングなどの適切な手段を介してマスターデータベース１５２にインポートされる。こうして得られるマニフェスト情報には、以下のようなデータ要素が含まれるが、これらに限定されるものではない。
・コンテナ番号
・到着日
・船会社（シッピングライン）
・船荷証券（ＢＯＬ）番号
・出発地（港）
・輸出業者
・荷受人
・コンテナマニフェスト（積荷目録）
セキュリティー検査で使用される以外にも、サートスキャンアプリケーションデータベース１５２にキャプチャーされる付加的な関連データは、内部的な統計分析や、財務予測、作業報告にも利用可能である。ある実施の形態においては、アプリケーション１０５は様々なレポートを生成するが、そのレポートには貨物コンテナや軽車両の到着予定日に関する日ごと、週ごと、月ごとのデータ、および、実際にスキャンした貨物コンテナや軽車両に関するデータが含まれる。ある実施の形態においては、キャプチャーされるデータには、各地でスキャンされたコンテナ数、一回のスキャンの分析にかかる平均、支持データのないスキャン、危険物のスキャン数、危険物以外のスキャン数、などが含まれる。ある実施の形態においては、これらのデータはここで「ダッシュボード」と称されるユーザーインターフェース上にリアルタイムで表示される。
ある実施の形態においては、サートスキャンシステムはオンラインカスタマーポータルサイトや電子データ交換を介した報告にも使用される。更に、サートスキャンは「クラウド」タイプのソリューションをサポートしているウェブサービスにも利用可能である。ある実施の形態においては、こうしたウェブサービスには、マニフェストデータの入手し、不審点が記録されたスキャン結果の公開あるいは送信も含まれる。これらの付加的な特徴はすべてセキュリティースキャニングシステムのための付加価値サービスである。したがって、サートスキャンアプリケーションが提供するレポートと、スキャニングソフトウェアが生成したＸ線画像（ＪＰＧ）とを結び付け、複合的レポートパッケージを生成してもよい。これらのレポートは顧客自身の分析、監査目的のため顧客に提供されてもよい。
図２は本発明のある実施の形態にかかるサートスキャンアプリケーション（図１における１０５）の全体的なシステムアーキテクチャを示す概念図である。サートスキャンアプリケーション２００を実行するためのハードウェアはアプリケーションサーバー２０１とマスターデータベース２０２とを有する。サートスキャンアプリケーションは地域センター２０３にマニフェストデータを提供する。オペレーターはスキャンしたＸ線画像とともに該マニフェストデータを分析し、貨物や軽車両の処分を決定するために利用される。ある実施の形態においては、各地域センターはグラフィカル・ユーザー・インターフェース（ＧＵＩ）、サートスキャンアプリケーション・ダッシュボード（あるいはサートスキャンダッシュボード）を有しており、そこに分析準備が整ったすべての非開扉Ｘ線スキャンが表示される。サートスキャンアプリケーション・ダッシュボードを用いて、画像アナリストは分析対象のＸ線画像を選択することができる。選択にあたって、サートスキャンアプリケーション・ダッシュボードには貨物や軽車両のマニフェストデータがそのＸ線画像とともに表示される。審査が決定されると、画像アナリストはその結果をサートスキャンアプリケーションに関連付けされたデータベースに記録する。そして、当該Ｘ線スキャンを実施したサービスポスト２０４のサートスキャンアプリケーション・ダッシュボードが当該結果で更新される。この結果により、当該サービスポストのオペレーターは対象貨物や軽車両をリリースしたり、更なる検査に付すためにホールドしたりといった適切な行動をとることが可能となる。
前述したように、スキャン画像はメタデータとパッケージ化され、サービスポスト２０４からデータセンター２０５と地域センター２０３へ送信される。当該メタデータは処理され、サートスキャンマスターデータベース２０２にも読み込まれる。ある実施の形態においては、スキャン画像とメタデータはスキャントランザクションファイル２０６としてパッケージ化され、拡張子「stf」が付される。これはサービスポスト、地域センター、データセンター、サートスキャンアプリケーションデータベース間での伝達を容易にするためである。ある実施の形態においては、メタデータにはスキャン時刻、オペレーターのＩＤ、再スキャンの要否といった情報が含まれる。このデータは、画像の送信にどれくらいの時間がかかるか、スキャンの分析にどれだけの時間がかかるかを確立するのに役立つ。また、この情報により、作業の質のモニタリング、統計的なレポートも可能となる。
ある実施の形態においては、サートスキャンプライマリーアプリケーションはデータセンター２０５に常駐するウェブベースのアプリケーションである。データセンターのサートスキャンダッシュボードは、処理中のすべての非開扉Ｘ線スキャン、全地域センターを全てのステータス情報とともに表示する。当該データセンターはすべてのＸ線画像の保存場所としての機能も果たす。
ある実施の形態においては、サートスキャンアプリケーションは外的ウェブサービス２０７と統合され、当該外的ウェブサービス２０７を利用して上述のレポートが生成される。ある実施の形態においては、サートスキャンアプリケーションは検査ソフトウェアと統合され、効率的な非開扉Ｘ線検査のための包括的なソリューションを提供する。
マニフェストデータの収集
上述したように、マニフェストデータは様々な形態で入手される。例えば、ａ）マニフェストのハードコピー、ｂ）顧客データベースに接続されているパソコンから、ｃ）サートスキャンで直接アクセスする顧客データベースから、などがあげられるが、これに限定されるものではない。ある実施の形態においては、サートスキャンアプリケーションは貨物や軽車両マニフェストデータを複数の形態で受け入れる。例えば、以下に示すような形態が挙げられるが、これらに限られるものではない。
・電子データ交換（ＥＤＩ）
・書式付きデータファイル（固定幅あるいはＸＭＬ）
・輸送管理システムインターフェース
・２Ｄバーコードリーダー
・マニフェスト文書
貨物到着前により迅速にデータをサートスキャンマスターデータベースにインポートするためには、書式付データファイルを電子データ交換（ＥＤＩ）する方法が好ましい。ＥＤＩを使って顧客から提供された貨物コンテナや軽車両のデータを入手する場合、書式付きフラットファイルをインポートすればデータの統合は完遂される。しかしながら、当該アプリケーションはフレイトマネージメントシステム（ＦＭＳ）スタンダード、ウェブサービス、あるいはマニフェスト文書のＯＣＲスキャンなど周知のその他のデータ交換形式もサポートしている。当業者ならば、当該システムは付加的なあるいはその他のマニフェストの入力形式も受け付け可能であることは理解されるだろう。
ある実施の形態においては、マニフェスト情報がないことが、隠された空間や、禁輸品、とりわけ武器、核物質といった禁輸品を検知するのに利用される。より詳細には、ある実施の形態においては、不完全な、さもなくば不十分なマニフェスト情報が更なる検査が必要な貨物を示唆する。
したがって、ある実施の形態においては、本明細書には高原子番号物質の存在を自動的かつ迅速に検知するシステムや方法が含まれる。高原子番号物質には、例えば、核物質、核兵器、こうした物質や放射性物質散布装置から発せられる放射線を遮断し、放射線検知器によって検知されることを防ぐ遮蔽物質などが含まれる。本明細書には、その価値のため密輸されるであろうその他の種類の高原子番号物質（例えば金塊やプラチナ）や高原子番号物質を含む美術品や骨董品の検知も含まれる。
ゆえに、本明細書においては、高原子番号物質が貨物中に存在するか否かを判断するために、物質密度、質量吸収係数、次元（dimension）といった物理的特性を利用する脅威検出アルゴリズムを有効に採用している。
検査官が実際に画像や貨物を検閲して高い減衰性を有する対象物を探す通常のシステムに比べると、当該脅威検出方法・アルゴリズムは分析時間が非常に短くて済むため、より高いシステム・スループットが可能となる。例えば、高い減衰性を有する対象物が複数発見された場合、検査官はコンピュータとマウスのような入力機器を用いて各対象物についてコントラスト・エンハンスメントを実施することになる。その後、コンピュータを用いて各対象物内の関心領域を選択し、当該貨物に対するＸ線の経路に沿った総減衰（透過）を反映する平均減衰（透過）値を推計することで、各対象物の総減衰（透過）値が評価される。当該対象物の純減衰（透過）の推計を行う前に、その周辺の背景の減衰（透過）を分析する必要がある。その後、対象物の平均純減衰（透過）を生み出すには、背景分を総減衰より差し引く（あるいは透過に加算する）必要がある。最後に、検査官は対象物の形状とサイズを検証し、これに推計された純減衰（透過）を組み合わせて、該対象物が脅威であるか否かについて結論を導き出す。この手続きは各対象物について繰り返し実施されるため、正確に実施された場合かなり時間のかかる作業となる。
本明細書に記載の脅威検知プロセスは、ある実施の形態においては、以下のように動作する。まず、計算プラットホーム上で、典型的には検知器列の反対側あるいは検知器列から離れた場所に位置する放射線源を有するＸ線イメージングシステムから対象物のＸ線画像を受信する。放射線源と検知器列とで囲まれたエリアの少なくとも一部が、検査対象である貨物が通過する（あるいは配置される）検査領域である。ある実施の形態においては、スクリーニングシステムがオリジナル画像を入手し、当該オリジナル画像がここに記載の方法によって処理される。当該Ｘ線イメージングシステムは計算プラットホームと有線あるいは無線で電気通信状態にある。脅威検知アルゴリズムは次に、複数の物理的属性を計測し、第一段階分析を行って第一「不審物」バイナリーマップを生成する。初期バイナリーマップ上の各エリアは、Ｘ線画像の一部を、その周囲の背景減衰（透過）と、減衰、サイズ、形状といった物理的特徴も含めて分析のため電子的に切り出すためのマスクとして用いられる。次に、そのエリアあるいはその部分が高原子番号物質を示しているか否かの決定がなされる。この決定プロセスが、潜在的な高原子番号の脅威の存在を示唆している領域がハイライトされた第二バイナリーマップとして結実する。
本明細書の方法で脅威検知方法・アルゴリズムを用いると、脅威であるか脅威でないかの決定にかかる時間は、怪しいものがないと判断された貨物については１秒未満、複数の物体や関心領域が含まれる貨物でもおよそ５秒未満である。米国特許出願番号12/780,910、タイトル「高原子番号物質の自動高速検知のためのシステムと方法」の全体がここに援用される。
リアルタイム更新用ダッシュボード
上述したように、サートスキャンアプリケーションにおいて、データはリアルタイムで「ダッシュボード」と称されるＧＵＩを介して提示される。サートスキャンダッシュボードは、本システムの三つの構成要素、サービスポスト、地域センター、データセンターのすべてにおいて実行されることが望ましい。ある実施の形態においては、サートスキャンダッシュボードは非開扉Ｘ線スキャンのリストを三つの地点のそれぞれにふさわしいデータ要素とともに定期的に表示する。
ある実施の形態においては、三つの地点がそれぞれの任務を遂行するために必要な内容やデータを確実に入手できるよう、サートスキャンアプリケーションが全てのＸ線画像マニフェストデータの流れを管理する。
サービスポスト・ダッシュボード
図３はサートスキャンアプリケーションによって提供されるサービスポスト用のＧＵＩ（ダッシュボード）の一例である。このＧＵＩの目的は、サービスポストのオペレーターに、スキャン中の貨物がリリースされるべきか更なる検査に付すためにホールドされるべきかの決定を下す際に役立つ適切な情報を提供することにある。図３を参照して、サービスポスト・ダッシュボードに表示されるデータには、コンテナＩＤ番号３０１、スキャン開始時刻３０２、スキャン終了時刻３０３、地域センターにおける画像やデータ分析の開始時刻３０４と完了時刻３０５、地域センターから送られてきたステータス（結果）３０６、地域センターアナリストからのコメント３０７（ある場合）が含まれる。ある実施の形態においては、ステータス（結果）３０６は視覚的に、カラーコードで示される。例えば、緑３０６ａは「クリア予定」であること、赤３０６ｂは人間による検査あるいは目視検査が必要であることを示し、青３０６ｃは「分析中」、黄色３０６ｄはすでに「クリア」されたことを示す。
サービスポストのサートスキャンダッシュボードは、Ｘ線画像分析を行った地域センターに関する情報、あるいは分析を行った画像アナリストが誰であるかといった情報について表示する必要はない。
地域センター・ダッシュボード
このサートスキャンダッシュボードの目的は、地域センターの画像アナリストがＸ線画像を迅速かつ効率的に分析して潜在的な脅威や禁輸品を発見するために必要な情報を提供し、アナリストが画像検査の結果を記録できるようにすることにある。
画像アナリストはサートスキャンダッシュボードを用いて分析準備ができたＸ線スキャンを選択する。地域センターのサートスキャンダッシュボードは、非開扉Ｘ線スキャンを行ったサービスポストに関する情報、あるいは当該Ｘ線スキャンを行ったサービスポストのオペレーターが誰であるかといった情報については表示しない。
ある実施の形態においては、画像アナリスト用のサートスキャンアプリケーション・インターフェースは、使いやすくデザインされ、アナリストが貨物コンテナや軽車両のマニフェスト情報を評価し、スキャン結果を記録するのに必要な時間を最小限に抑えられるようマニフェスト情報を提示する。
地域センターのサートスキャンユーザーインターフェースは検査ソフトウェアに統合されており、Ｘ線スキャンが完了すると貨物コンテナや軽車両のマニフェスト情報を読み出すようになっている。画像分析検査官にマニフェスト情報を提示するインターフェースの一例が図４に示される。図４を参照して、このインターフェースの画面に示されるマニフェストデータには、例えば荷送人ＩＤ４０１、コンテナ番号４０２、貨物到着予定日４０３、コンテナ種別（タイプ）４０４、輸出業者名４０５、荷受人名４０６がある。この画面にはマニフェストテーブル４０７も含まれており、品目（内容物）の説明、関税率表（ＨＴＳ）、品目単位、単位量などのデータが提供される。
Ｘ線画像分析検査官は、こうして貨物コンテナや軽車両に関する情報がスキャン画像と一致するか否かを検証することが出来る。画像分析検査官は次にインターフェースの画面上にカラーコード化された結果ボタン４０８を用いて検査結果を記録することができる。多くの場合結果は「クリア」であり、ある実施の形態においては緑のボタンで表される。しかしながら、Ｘ線画像中に明確に特定できないエリアがある場合、あるいは有害だと思われる内容物が見つかる場合もある。こうした場合に記録される結果は二通り、「不備」あるいは「脅威疑いあり」があり、ある実施の形態においては黄と赤でそれぞれ示される。ある実施の形態においては、画像が判別できない場合、青で「再スキャン要」が示唆される。これは、例えば、周囲の状況がＸ線画像の質や明瞭性に影響を及ぼすような場合に起こり得る。この場合、検査中の貨物や車両は再びスキャンされることになる。
データセンター・ダッシュボード
データセンターにおいては、サートスキャンダッシュボードを用いてＸ線スキャンをそのライフスタイルのどの時点においても選択することができる。データセンターのサートスキャンダッシュボードには、非開扉Ｘ線スキャンを行ったサービスポスト、そしてそのＸ線画像の分析が行われている地域センターに関する包括的な情報が表示される。
データセンターのサートスキャンアプリケーション・ユーザーインターフェースの画面は、地域センターにおける機能に加えて、他の機能も備えている。図５はデータセンターのユーザーインターフェースの画面の一例を示す。図５を参照して、データセンターの担当者は、このインターフェースから、システムにマニフェストデータが収められている過去のスキャン結果５０１および未スキャン貨物５０２を検索することができる。オペレーターはコンテナ番号５０３あるいは到着日の範囲５０４から、特定の貨物の詳細を検索することもできる。検索の結果得られる特定のコンテナの記録には、コンテナ種別５０５、荷送人名５０６、船舶名５０７、到着予定日５０８、スキャン日５０９、スキャン結果５１０といったデータが含まれる。
図６はデータセンター用の画面の別の例であって、スキャンが完了した状態を示す。図６を参照して、スキャン結果は、荷送人名６０１あるいはその他の属性（他のパラメーターの中でもとりわけ荷受人名、輸出業者名、到着日など）でフィルターをかけることができる。ある実施の形態においては、スキャン完了結果には、コンテナ番号６０２、荷送人名６０３、船舶名６０４、航路番号６０５、到着予定日６０６などが含まれる。
なお、すべてのインターフェースの画面は顧客のニーズに合致するようカスタマイズされてもよく、それに応じて表示されるデータも選択されてもよいことは当業者には理解されるだろう。
システムロギング
ある実施の形態においては、サートスキャンアプリケーションは非開扉Ｘ線スキャニング操作全般にかかるすべての行為のロギングを行う。アプリケーションのログは以下のような情報を提供し、報告する。
・非開扉Ｘ線スキャンのプロセスに関するタイミング
・サートスキャンアプリケーションのパフォーマンスモニタリング
・サートスキャンアプリケーションのシステムの健全性
・サートスキャンアプリケーションのエラートラップ
なお、サートスキャンアプリケーションのログデータは、内部的なシステムのモニタリングだけでなく顧客のニーズに応じた報告にも利用可能であることは当業者には明らかであろう。
本発明は港や、国境、空路のチェックポイントにおけるセキュリティー検査、さらにはサプライチェーンのセキュリティーにも適用可能である。システムは、ケースに応じて、港、国境あるいは航空データ管理システムからマニフェストデータをインポートし、入手したデータをコンテナの画像と比較する。ある実施の形態においては、本発明のシステムは検知アルゴリズムを画像に自動的に適用し、マニフェストとの間に不一致があった場合にはオペレーターに警告を出す。このオペレーター支援機能により、セキュリティー担当者は脅威やその他の禁輸品をより効率的に特定することができ、コンテナの積み下ろしや開封が必要かどうかを決定することができる。ある実施の形態においては、複数のオペレーターがマトリックス状で、あるいはネットワーク環境において作業を行い、システムによって自動的に発せられる警報を検証する。オペレーターは次に警報を解除すべきか、さらに調査すべきかを判断する。このシステムはサプライチェーンのセキュリティーにも適用可能である。サプライチェーンのセキュリティーにおいては、携帯電話や衛星ネットワークを通じてメッセージを送信可能な装置がパレットやコンテナに添付される。こうした装置は、警報があった場合、Ｘ線画像やビデオ画像とともに遠く離れた中央のモニタリング基地局へ警報を送信する。
オペレーターが画像を分析し貨物がマニフェストと一致しているかを検証する処理は手で貨物を開封するよりずっと効率的であるが、それでもまだ多くの人手を必要とすることは当業者には理解されるだろう。この労働集約的な特性は、何百もの貨物車両が連なる列車において各車両を検査して各貨物のタイプを特定しようとしている状況に当てはめればより顕著だろう。こうした状況にあっては、無数の画像の中からある貨物を特定することは得てして困難である。
この問題を解決するため、ある別の実施の形態において、本発明は非開扉貨物検査システムによって生成された画像の分析を対象とし、貨物がマニフェストと一致していることを検証するプロセスの更なる効率化を目的とする。
本明細書においては、一回の船積みにおいて運ばれる貨物コードをすべてリストした目録を貨物マニフェストと定義する。さらに、貨物コードは標準的な、統一コード（harmonization codes）として知られるものあってもよいし、各関税機関がその地方で提供するものであってもよいし、管轄ごとに異なるものであってもよい。
ある実施の形態においては、ある貨物コードに関連付けられる検査対象の貨物の所定の画像の特徴が計算され、同じ貨物コードに関連づけられてデータベースに保存されている特徴と比較される。この比較が、検査された貨物がマニフェストで申告された貨物と一致する確率となる。当該確率が所定の閾値よりも大きい場合、当該貨物はマニフェストと一致していると判定される。そうでない場合は、当該貨物はマニフェストと一致していないことになる。ある別の実施の形態においては、この確率がオペレーターに通知され、オペレーターが判断を下す。これらの処理が図７、８、９のフローチャートで示される。
図７を参照して、特徴データベースを準備するプロセスが示される。最初のステップ７０１において、システムはコンテナの画像を入手する。この画像は、上述したようにいずれかのサービスポストにおいて実施された非開扉スキャニングによって得られる。なお、当業者であれば、Ｘ線画像が低、中、高エネルギーＸ線、ガンマ線、中性子やその他の種類の放射線によって生成されることは理解されるだろう。また、デュアル・エネルギー検査あるいはデュアル・スピーシズ検査のあらゆるモダリティーから生成される原子番号情報が画像に含まれていてもよい。画像は一つ以上の表示から生成されてもよいし、これらの表示から再構築された三次元の画像でもよい。
画像を入手した後、ステップ７０２において当該画像に関連付けられた貨物コードを入手する。貨物コードは上述のようにマニフェストデータから得られる。その後、ステップ７０３において当該画像の特徴が計算される。ステップ７０４において、計算された特徴とその標準偏差が、その特徴の計算に用いられた画像の数とともにデータベースに保存され、貨物コードと関連付けられる。
当該特徴には、減衰、テクスチャ、原子番号、かつ／あるいは貨物の高さが含まれるが、これに限定されるものではない。トモグラフィー・システムやマルチビュー・システムにおいては、濃度も有効な特徴である。また、中性子ベースで監視する場合には元素組成あるいは組成由来の特徴が含まれてもよい。なお、ここにリストされていないその他の特徴についても貨物の一致に用いられうることは当業者には理解されるだろう。
次のステップ７０５において、システムは当該貨物コードに関し、すでに何らかの入力がデータベースに保存されているかをチェックする。保存されている場合、システムはコンテナからの特徴を同じ貨物コードに統合する。これがステップ７０６である。この特徴値の統合には当該特徴値の計算に用いられた画像数が考慮され、重みが加えられる。また、ユーザーは、外れ特徴値（三つ標準偏差あるいはその他の選択された範囲から外れた値）を承認すべきか否かについて統合前に通知される。その後ステップ７０７において、当該貨物コードについて統合された特徴がデータベースに保存される。このように、貨物コードごとにデータベースに保存される特徴は、同じ貨物コードの無数の貨物の画像から得られた特徴値から計算される。新たな貨物画像が集められると、特徴値はアップデートされる。追加される特徴は、その有用性が確認されれば計算に用いられてもよい。
図８は各貨物コンテナについて貨物とマニフェストの検証を行う方法を図示したものである。最初のステップ８０１において、サービスポストでキャプチャーされた画像が、マニフェストデータに規定されている積荷の内容物に応じて一つあるいはそれ以上の貨物コードと関連付けられる。次に、ステップ８０２において当該画像の特徴が計算される。次に、システムはデータベースに保存されている該当する貨物コードの特徴を入手し、計算された特徴と比較する。これがステップ８０３に示される。システムは次に、ステップ８０４において貨物がマニフェストと一致している確率Ｐを決定する。この確率Ｐは次のステップ８０５において閾値と比較される。確率Ｐが閾値より大きい場合、貨物がマニフェストデータと一致していることを示唆する。これがステップ８０６である。もし確率Ｐが閾値より小さい場合、貨物の内容物がマニフェストで申告されているものと同じではないことを示唆する。これがステップ８０７である。
ある実施の形態においては、この閾値はユーザーの好みに応じて決められてもよい。例えば、税関が本システムを用いており、誤警報の確率が高くなったとしてもより多くの禁輸品を検知したいような場合、高い閾値（たとえば９０％）を設定することができる。反対に、誤警報が高確率で出ることを嫌う場合、税関は例えば６０％のような低い閾値を設定するという選択も可能である。さらに、税関は、他の品目より重要だと考える品目、例えば関税率の高い品目のカテゴリーを決め、品目ごとに異なる閾値を設定するようにしてもよい。
さらに、貨物をフラグ付けする前に、所定の最小限の画像のセットを用いて特徴を計算するようにしてもよい。税関は特徴データベースが完全であり、更なる画像を使用する必要はないと判断するかもしれない。この場合、画像をデータベースに追加する必要はない。しかしながら、データベースに十分な画像が無い場合あるいは検知精度を向上させたい場合、許可を受けたオペレーターは更なる画像をデータベースに追加することを要求することができる。当該オペレーターは貨物がマニフェストと一致しているという強い自信がなければならない。このような自信は、通常、マニフェストにおいてコード化されている貨物の種類、あるいは実際の検査や貨物の内容物の検証に習熟して得られるものである。
積荷が一種類以上の貨物を含んでいる場合、画像は異なる種類の貨物ごとに分析され、区分される。このプロセスが図９に図示される。図９を参照して、システムはまずステップ９０１において、スキャンされた貨物の画像をマニフェストの情報と関連付けする。ステップ９０２において、当該画像は分析され、複数の貨物があるかかが決定される。次に、ステップ９０３においてシステムは各貨物の種類を区分する。この貨物の種類の区分については図１１を参照して詳細に後述する。貨物の種類ごとの特徴が次にステップ９０４で計算され、ステップ９０５でマニフェストにリストされている貨物の種類それぞれについてデータベースに保存されている特徴値と比較される。貨物ごとに区分された確率のリストが次に作成される。これが確率Ｐｉ（ｉ番目の貨物が申告されたマニフェストと一致している確率）であり、ステップ９０６に示される。
次に、ステップ９０７において各確率Ｐｉが閾値と比較される。当業者であれば、貨物が一種類以上ある場合、閾値も比較のために一つ以上あることが理解できるだろう。システムはステップ９０８において確率Ｐｉが閾値より大きいか否かをすべてのｉについてチェックする。すべてのｉについて確率Ｐｉが閾値より大きい場合は、当該貨物はマニフェストと一致していると判断される。これがステップ９０９である。さもなくば、一つあるいは一つ以上の区分された貨物がマニフェストの貨物コードのうちの一つの特徴と一致しない場合、当該貨物はマニフェストと一致しないものとされ、すべてリストされる。これがステップ９１０で示される。あるいは、区分された貨物それぞれの確率がオペレーターに表示され、その決定に付されてもよい。
ある実施の形態においては、オペレーターは貨物を視覚的に、かつ／または「ラバーバンド（rubber band）」タイプのツールを利用して区別することができる。ある別の実施の形態においては、図１１に示されるように、貨物が自動的に区分され、貨物の異なる部分の特徴が計算されてもよい。似たような特徴を持つ区分領域は同じ貨物だと推測される。こうして、図１１の画像１１００は貨物の特徴をもとにタイプ１（１１０１）とタイプ２（１１０２）とに区分される。
また別の実施の形態では、関連するマニフェストを以ってオペレーターがコンテナの画像を検査する。オペレーターは次に画像データベースから同じ貨物コードの貨物の画像を多数要求し、入手する。オペレーターはこれらの画像を視覚的にかつ／あるいは様々な画像加工ツールを利用して比較し、貨物がマニフェストと一致するかを決定する。マニフェストに一つ以上の貨物コードがリストされている場合、オペレーターは比較のため貨物コードごとに画像を要求することになる。
貨物画像とマニフェストとが一致しているかを決定するオペレーターを支援する別の方法として、画像データベースから同じ種類の貨物の画像を多数入手することが挙げられる。これが図１０に示される。オペレーターは、貨物の現在画像１００１を、データベースからの同じ種類の貨物の画像である１００２と視覚的に比較する。加えて、現在と以前に画像化された貨物の様々な貨物特徴値を表示するような補助があってもよい。一例として図示された例においては、あくまでも一例であるが、現在画像１００１はデータベース画像１００２とは異なっている。故に、現在画像はデータベースに保存されている画像と異なるとして、オペレーターは貨物がデータベースと一致しないと判断することになる。
上述の例はあくまでも本発明のシステムの多数の適用例を例示したものに過ぎない。ここでは本発明の数個の例が説明されただけであるが、本発明の精神あるいは要旨を逸脱しない範囲で種々その他の形態として具現可能であることは言うまでもない。したがって、ここでの例や実施の形態は例示であってこれに限定されないと捉えられるべきであり、本発明は添付の請求項の範囲内において変更されてもよい。
１０１ サービスポスト
１０２ 地域センター
１０３ プレディクティブ・ソフトウェア・アプリケーション
１０４ データセンター
１０５ サートスキャンアプリケーション
１５１ アプリケーションサーバー
１５２ マスターデータベース
１１１ サーバー
１２１ サーバー
１２２ 検査モニタ
２００ サートスキャンアプリケーション
２０１ アプリケーションサーバー
２０２ マスターデータベース
２０３ 地域センター
２０４ サービスポスト
２０５ データセンター
２０６ スキャントランザクションファイル
２０７ ウェブサービス
３０１ コンテナＩＤ
３０２ スキャン開始時刻
３０３ スキャン終了時刻
３０４ 分析開始時刻
３０５ 分析完了時刻
３０６ ステータス
３０７ コメント
４０１ 荷送人ＩＤ
４０２ コンテナ番号
４０３ 到着予定日
４０４ コンテナ種別
４０５ 輸出業者名
４０６ 荷受人名
４０７ マニフェストテーブル
４０８ 結果ボタン
５０１ 過去のスキャン記録
５０２ 未スキャン記録
５０３ コンテナ番号
５０４ 到着日範囲
５０５ コンテナ種別
５０６ 荷送人名
５０７ 船舶名
５０８ 到着予定日
５０９ スキャン日
５１０ スキャン結果
６０１ 荷送人名
６０２ コンテナ番号
６０３ 荷送人名
６０４ 船舶名
６０５ 航海番号
６０６ 到着予定日
１００１ 現在画像
１００２ データベース画像

Claims (20)

  1. 貨物や車両をスキャンするシステムであって、
    非開扉Ｘ線スキャンを実施し、スキャンされる前記貨物あるいは前記車両と関連付けられたマニフェストデータをインポートするためのアプリケーションを有する少なくとも一つの非開扉検査システムと、
    前記非開扉検査システムから複数のスキャン画像とそれに関連付けられたマニフェストデータとを受信し、前記複数のスキャン画像から前記貨物あるいは前記車両の内容物が前記マニフェストデータに記載された種類と同じであるかを決定する処理システムと、を備えるシステム。
  2. 前記複数のスキャン画像とマニフェストデータは地域センターのオペレーターによって分析され、前記内容物が一致するかが決定されることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記複数のスキャン画像とマニフェストデータは地域センターのアプリケーションによって自動的に分析され、前記内容物が一致するかが決定されることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
  4. サービスポストから地域センターへの送信前に、各Ｘ線スキャン画像には固有識別子が関連付けされることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
  5. 前記複数の画像と前記マニフェストデータをサービスポストから地域センターへ分配するアプリケーションを実行するサーバーをさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
  6. 前記複数のスキャン画像、それらに関連付けられた複数の前記固有識別子とマニフェストデータ、および地域センターでの複数の分析結果がデータベースに保存されることを特徴とする、請求項４に記載のシステム。
  7. 貨物や車両を検査する方法であって、
    サービスポストにおいて非開扉システムを用いて貨物コンテナあるいは車両をスキャンする工程と、
    スキャンされる前記貨物あるいは前記車両に関連付けられたマニフェストデータをインポートする工程と、
    複数の前記スキャン画像と関連付けられたマニフェストデータとを分析し、前記貨物あるいは前記車両の内容物が前記マニフェストデータに記載された貨物の種類と同じ種類に相当するかを決定する分析工程と、を備える方法。
  8. 前記非開扉スキャンはＸ線システムによって実施されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
  9. 前記分析工程は、危険物あるいは警報状況が存在するかを決定する工程をさらに備えることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
  10. 地域センターでの分析結果は前記サービスポストに通知されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
  11. 前記サービスポストから地域センターへの送信前に、各スキャン画像に固有識別子が関連付けされることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
  12. 複数の前記スキャン画像、それらに関連付けられた複数の前記固有識別子とマニフェストデータ、および複数の分析結果はデータベースに保存されることを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
  13. 貨物をスクリーニングする方法であって、
    非開扉Ｘ線システムを用いて貨物コンテナをスキャンし、スキャン画像を生成する工程と、
    スキャンされる前記貨物あるいは前記車両に関連付けられたマニフェストデータをインポートする工程と、
    前記マニフェストデータから貨物コード情報を入手する工程と、
    画像データベースから前記貨物コードに関連付けられた複数の保存画像を取り出す工程と、
    前記スキャン画像の複数の特徴と複数の歴年保存画像の複数の特徴とを比較し、前記貨物あるいは前記車両の内容物が前記マニフェストデータと一致するかを決定する比較工程と、を備える方法。
  14. 生成された前記複数のスキャン画像から、減衰、テクスチャ、原子番号、貨物の高さ、濃度、原子数などを含むがこれには限定されない貨物の内容物の複数の特徴を計算する工程を更に備えることを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記比較工程は、前記スキャン画像から計算された前記複数の特徴を複数の歴年保存画像の複数の特徴と比較する工程をさらに備えることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
  16. 前記計算された複数の特徴は前記貨物コードと関連付けられることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
  17. 前記貨物コードは貨物の種類を示すことを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記貨物が一つ以上の貨物コードに関連付けられる場合、生成された前記スキャン画像を貨物の種類に応じて区分する工程を更に備えることを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
  19. 前記画像の区分された各部分は、対応する前記貨物コードに関連付けられた複数の歴年保存画像と比較されることを特徴とする、請求項１８に記載の方法。
  20. 前記スキャン画像を複数の歴年保存画像と比較する前記比較工程は自動的に行われることを特徴とする、請求項１９に記載の方法。


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