JP6678192B2 - 検査機器および銃器検出方法 - Google Patents
検査機器および銃器検出方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6678192B2 JP6678192B2 JP2018002937A JP2018002937A JP6678192B2 JP 6678192 B2 JP6678192 B2 JP 6678192B2 JP 2018002937 A JP2018002937 A JP 2018002937A JP 2018002937 A JP2018002937 A JP 2018002937A JP 6678192 B2 JP6678192 B2 JP 6678192B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- firearm
- image
- sample
- neural network
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 63
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims description 30
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 36
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 27
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 26
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 10
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 8
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 11
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 5
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 5
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 208000003464 asthenopia Diseases 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000011076 safety test Methods 0.000 description 1
- 238000009781 safety test method Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V5/00—Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity
- G01V5/20—Detecting prohibited goods, e.g. weapons, explosives, hazardous substances, contraband or smuggled objects
- G01V5/22—Active interrogation, i.e. by irradiating objects or goods using external radiation sources, e.g. using gamma rays or cosmic rays
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
Claims (6)
- 被検体に対してX線検査を行い、透過画像を取得するステップと、
訓練された銃器検出神経回路網を用いて、前記透過画像における複数の候補領域を特定するステップと、
前記銃器検出神経回路網を用いて、前記複数の候補領域を分類することによって、前記透過画像に銃器が含まれているか否かを特定するステップと、を含み、
前記銃器検出神経回路網は、銃器のサンプル透過画像を作成することと、畳み込み神経回路網を初期化して初期検出網を取得することと、前記銃器のサンプル透過画像を用いて初期検出網を訓練して銃器検出神経回路網を取得することという操作によって訓練されたものであり、
前記銃器のサンプル画像を取得することと、前記銃器のサンプル画像を前処理することとによって、前記サンプル透過画像を含む銃器のサンプル画像データベースが作成され、
前記複数の候補領域のそれぞれに同じ銃器が含まれる場合、各候補領域における銃器の画像を標記するとともに、前記複数の候補領域における銃器の画像を組み合わせることによって、銃器の位置を取得する、銃器検出方法。 - 各候補領域に銃器が含まれる信頼度を算出するとともに、前記信頼度が所定の閾値よりも大きい場合、前記候補領域に銃器が含まれていると判断する、請求項1に記載の銃器検出方法。
- 履歴検査画像における銃器の部分を切り出すステップと、
切り出された銃器の画像をランダムディザリングして、銃器を含まない被検体の画像に挿入することで、前記訓練用のサンプル透過画像を作成するステップと、をさらに含む、請求項1に記載の銃器検出方法。 - 前記ランダムディザリングには、回転、アフィン変換、ノイズ追加、階調調整、スケール調整の少なくとも1つを含む、請求項3に記載の銃器検出方法。
- 被検体に対してX線検査を行い、透過画像を取得するX線検査システムと、
前記透過画像を格納するメモリと、
訓練された銃器検出神経回路網を用いて前記透過画像における複数の候補領域を特定し、且つ、前記銃器検出神経回路網を用いて前記複数の候補領域を分類することによって、前記透過画像に銃器が含まれているか否かを特定するように設けられているプロセッサと、を備え、
前記メモリには、銃器のサンプル透過画像が格納されており、
前記プロセッサは、畳み込み神経回路網を初期化して初期検出網を取得することと、サンプル透過画像を用いて前記初期検出網を訓練して前記銃器検出神経回路網を取得すること、という操作によって訓練されて前記銃器検出神経回路網を取得するように設けられており、
前記プロセッサは、前記銃器のサンプル画像を取得することと、前記銃器のサンプル画像を前処理することとによって、前記サンプル透過画像を含む銃器のサンプル画像データベースを作成するように設けられており、
前記プロセッサは、前記複数の候補領域のそれぞれに同一の銃器が含まれる場合、各候補領域における銃器の画像を標記するとともに、前記複数の候補領域における銃器の画像を組み合わせることによって、銃器の位置を取得するように設けられている、検査機器。 - 前記プロセッサは、各候補領域に銃器が含まれる信頼度を算出するとともに、前記信頼度が所定の閾値よりも大きい場合、前記候補領域に銃器が含まれていると判断するように設けられている、請求項5に記載の検査機器。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710021569.X | 2017-01-12 | ||
CN201710021569.XA CN108303747B (zh) | 2017-01-12 | 2017-01-12 | 检查设备和检测***的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018112550A JP2018112550A (ja) | 2018-07-19 |
JP6678192B2 true JP6678192B2 (ja) | 2020-04-08 |
Family
ID=60997313
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018002937A Active JP6678192B2 (ja) | 2017-01-12 | 2018-01-11 | 検査機器および銃器検出方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20180196158A1 (ja) |
EP (1) | EP3349050B1 (ja) |
JP (1) | JP6678192B2 (ja) |
CN (1) | CN108303747B (ja) |
Families Citing this family (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108182454B (zh) * | 2018-01-18 | 2021-07-30 | 南栖仙策(南京)科技有限公司 | 安检识别***及其控制方法 |
WO2020031984A1 (ja) * | 2018-08-08 | 2020-02-13 | Blue Tag株式会社 | 部品の検査方法及び検査システム |
CN108956657A (zh) * | 2018-08-23 | 2018-12-07 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种安检过程中液体识别方法及其装置 |
CN109446888A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-03-08 | 唯思科技(北京)有限公司 | 一种基于卷积神经网络的细长类物品检测方法 |
KR101990123B1 (ko) * | 2018-10-31 | 2019-06-18 | (주)제이엘케이인스펙션 | 영상 분석 장치 및 방법 |
CN109884721A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-06-14 | 深圳极视角科技有限公司 | 基于人工智能的安检违禁物品检测方法、装置及电子设备 |
CN111382762A (zh) * | 2018-12-28 | 2020-07-07 | 同方威视技术股份有限公司 | 空箱识别方法及*** |
GB2580629B (en) * | 2019-01-17 | 2023-02-15 | Smiths Heimann Sas | Classifier using data generation |
JP6742037B1 (ja) * | 2019-03-19 | 2020-08-19 | 株式会社 システムスクエア | 学習モデルの生成方法、学習モデル、検査装置、異常検出方法、及びコンピュータプログラム |
CN109946746A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-28 | 长安大学 | 一种基于深度神经网络的安检***及方法 |
CN112016386A (zh) * | 2019-07-08 | 2020-12-01 | 杭州芯影科技有限公司 | 适用于安检识别的训练数据采集方法和*** |
JP7373840B2 (ja) * | 2019-10-03 | 2023-11-06 | 株式会社 システムスクエア | 検査装置 |
US11557038B2 (en) | 2019-10-17 | 2023-01-17 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Apparatus and method for x-ray data generation |
CN110879917A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-03-13 | 北京交通大学 | 一种基于迁移学习的电力***暂态稳定自适应评估方法 |
CN111126251B (zh) * | 2019-12-20 | 2022-08-02 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像处理方法、装置、设备和存储介质 |
WO2021166150A1 (ja) * | 2020-02-20 | 2021-08-26 | 日本電気株式会社 | 処理システム、処理方法及びプログラム |
JP7016179B2 (ja) * | 2020-02-21 | 2022-02-04 | 株式会社 システムスクエア | 検査装置およびプログラム |
JP7422023B2 (ja) | 2020-07-03 | 2024-01-25 | 株式会社日立ソリューションズ | X線画像処理装置およびx線画像処理方法 |
DE102021202512A1 (de) | 2021-03-15 | 2022-09-15 | Smiths Detection Germany Gmbh | Verfahren für eine Überprüfung von Gepäckstücken zur Erkennung von Objekten |
CN112884085A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-06-01 | 中国科学院自动化研究所 | 基于x光图像的违禁物品检测识别方法、***及设备 |
KR102390004B1 (ko) * | 2021-09-16 | 2022-04-25 | 라이트브라더스 주식회사 | 스케일 변화량 분석 기반의 자전거 비파괴 검사 장치, 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
CN113971443A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-25 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 一种智能判图的图像处理方法、装置及*** |
CN114743073A (zh) * | 2022-06-13 | 2022-07-12 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种基于深度学习的危险货物集装箱预警方法及装置 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050058242A1 (en) * | 2003-09-15 | 2005-03-17 | Peschmann Kristian R. | Methods and systems for the rapid detection of concealed objects |
JP4074577B2 (ja) * | 2003-11-07 | 2008-04-09 | ダイハツ工業株式会社 | 車両検出方法及び車両検出装置 |
JP2006301779A (ja) * | 2005-04-18 | 2006-11-02 | Konica Minolta Photo Imaging Inc | 画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラム |
CA2640884C (en) * | 2006-07-20 | 2010-02-23 | Optosecurity Inc. | Methods and systems for use in security screening, with parallel processing capability |
JP4471032B1 (ja) * | 2009-03-27 | 2010-06-02 | システム・プロダクト株式会社 | X線画像合成装置、方法及びプログラム |
EP2676221A1 (en) * | 2011-02-16 | 2013-12-25 | Siemens Aktiengesellschaft | Object recognition for security screening and long range video surveillance |
CN102609682B (zh) * | 2012-01-13 | 2014-02-05 | 北京邮电大学 | 一种针对感兴趣区域的反馈式行人检测方法 |
CN104636707B (zh) * | 2013-11-07 | 2018-03-23 | 同方威视技术股份有限公司 | 自动检测香烟的方法 |
US9235775B2 (en) * | 2014-06-08 | 2016-01-12 | Uber Technologies, Inc. | Entrance detection from street-level imagery |
CN104217225B (zh) * | 2014-09-02 | 2018-04-24 | 中国科学院自动化研究所 | 一种视觉目标检测与标注方法 |
CN106295668A (zh) * | 2015-05-29 | 2017-01-04 | 中云智慧(北京)科技有限公司 | 一种鲁棒的***检测方法 |
CN104899571B (zh) * | 2015-06-12 | 2018-12-04 | 成都数联铭品科技有限公司 | 一种用于复杂文字识别的随机样本产生方法 |
JP2017004350A (ja) * | 2015-06-12 | 2017-01-05 | 株式会社リコー | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
CN105022990B (zh) * | 2015-06-29 | 2018-09-21 | 华中科技大学 | 一种基于无人艇应用的水面目标快速检测方法 |
CN105631482A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-06-01 | 中国民航大学 | 一种基于卷积神经网络模型的危险物品图像分类方法 |
CN106127108B (zh) * | 2016-06-14 | 2019-07-16 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于卷积神经网络的人手图像区域检测方法 |
CN106097353B (zh) * | 2016-06-15 | 2018-06-22 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 基于多层次局部区域融合的物体分割方法及装置、计算设备 |
-
2017
- 2017-01-12 CN CN201710021569.XA patent/CN108303747B/zh active Active
-
2018
- 2018-01-11 US US15/868,378 patent/US20180196158A1/en not_active Abandoned
- 2018-01-11 EP EP18151258.3A patent/EP3349050B1/en active Active
- 2018-01-11 JP JP2018002937A patent/JP6678192B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108303747A (zh) | 2018-07-20 |
US20180196158A1 (en) | 2018-07-12 |
CN108303747B (zh) | 2023-03-07 |
EP3349050B1 (en) | 2020-09-09 |
EP3349050A1 (en) | 2018-07-18 |
JP2018112550A (ja) | 2018-07-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6678192B2 (ja) | 検査機器および銃器検出方法 | |
JP7476194B2 (ja) | 画像処理のためのシステムおよび方法 | |
EP3379491B1 (en) | Surface defect detection | |
JP2018113038A (ja) | 検査機器および荷物における銃器を検出する方法 | |
US10013615B2 (en) | Inspection methods and devices | |
US9552521B2 (en) | Human body security inspection method and system | |
CA2640884C (en) | Methods and systems for use in security screening, with parallel processing capability | |
EP3115772A1 (en) | Vehicle checking method and system | |
CN109522913B (zh) | 检查方法和检查设备以及计算机可读介质 | |
GB2509835A (en) | Extracting shape feature of an object in luggage in CT security inspection system | |
Shao et al. | Exploiting foreground and background separation for prohibited item detection in overlapping X-Ray images | |
CN110826450A (zh) | 一种基于毫米波图像的可疑物品自动检测方法 | |
CN109557114B (zh) | 检查方法和检查设备以及计算机可读介质 | |
Wang et al. | A reference architecture for plausible threat image projection (TIP) within 3D X-ray computed tomography volumes | |
JP6567703B2 (ja) | 検査機器およびコンテナを検査する方法 | |
WO2017101514A1 (zh) | 检查货物的方法、***和装置 | |
Casas et al. | YOLOv5 vs. YOLOv8: Performance Benchmarking in Wildfire and Smoke Detection Scenarios | |
Heidari et al. | Forest roads damage detection based on deep learning algorithms | |
Hasan et al. | Framework for fish freshness detection and rotten fish removal in Bangladesh using mask R–CNN method with robotic arm and fisheye analysis | |
Gan et al. | A statistical approach in enhancing the volume prediction of ellipsoidal ham | |
Suksangaram et al. | The System Operates by Capturing Images of the Wall Surface and Applying Advanced Image Processing Algorithms to Analyze the Visual Data | |
Jaszewski et al. | Evaluation of maritime object detection methods for full motion video applications using the pascal voc challenge framework | |
Wu et al. | Defect detection and localization of nonlinear system based on particle filter with an adaptive parametric model | |
CN102971735B (zh) | 交互式图像分析 | |
US20230154166A1 (en) | Adaptive artificial intelligence for three-dimensional object detection using synthetic training data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180111 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20181030 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20181031 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190129 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190702 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191002 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200310 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200316 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6678192 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |