RU2622465C1 - Способы и системы для проверки транспортного средства - Google Patents
Способы и системы для проверки транспортного средства Download PDFInfo
- Publication number
- RU2622465C1 RU2622465C1 RU2016120750A RU2016120750A RU2622465C1 RU 2622465 C1 RU2622465 C1 RU 2622465C1 RU 2016120750 A RU2016120750 A RU 2016120750A RU 2016120750 A RU2016120750 A RU 2016120750A RU 2622465 C1 RU2622465 C1 RU 2622465C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- vehicle
- template
- ray
- differences
- Prior art date
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 56
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 21
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 11
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 10
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 4
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 claims description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 230000008570 general process Effects 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
- 230000026676 system process 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
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
- G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
- G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
- G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
- G06K7/10009—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation sensing by radiation using wavelengths larger than 0.1 mm, e.g. radio-waves or microwaves
- G06K7/10366—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation sensing by radiation using wavelengths larger than 0.1 mm, e.g. radio-waves or microwaves the interrogation device being adapted for miscellaneous applications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/40—Imaging
- G01N2223/401—Imaging image processing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/40—Imaging
- G01N2223/408—Imaging display on monitor
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
Использование: для проверки транспортного средства. Сущность изобретения заключается в том, что осуществляют следующие этапы: получение уникального идентификационного номера проверяемого транспортного средства; осуществление рентгеновского сканирования проверяемого транспортного средства, чтобы получить рентгеновское изображение проверяемого транспортного средства; извлечение по меньшей мере одного архивного проверенного изображения, относящегося к уникальному идентификационному номеру, из архивной базы данных проверок; определение на основании одного алгоритма выбора шаблонного изображения, выбранного из множественных алгоритмов выбора шаблонного изображения, одного из упомянутого по меньшей мере одного архивного проверенного изображения в качестве шаблонного изображения; определение области различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением и представление области различий пользователю. Технический результат: повышение достоверности проверки транспортного средства. 2 н. и 8 з.п. ф-лы, 6 ил.
Description
ОБЛАСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0001] Варианты осуществления настоящего раскрытия в целом относятся к проверке излучением и в частности к способам и системам для проверки транспортного средства.
ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0002] Визуализация рентгеновского излучения является важным подходом к проверке безопасности разнообразных транспортных средств. После того как транспортное средство проходит через систему визуализации рентгеновского излучения и изображение транспортного средства генерируется системой визуализация рентгеновского излучения, человек-инспектор может определять, присутствуют ли запрещенные товары, которые скрытно провозятся в проверяемом транспортном средстве, посредством просмотра и анализа изображения рентгеновского сканирования с тем, чтобы добиться цели проверки безопасности.
[0003] В конкретных сценариях проверки безопасности человеку-инспектору очень сложно найти небольшие товары, которые скрытно провозятся в транспортном средстве, посредством лишь просмотра изображения рентгеновского сканирования транспортного средства невооруженным глазом. Вследствие этого существует потребность в разработке технологии проверки транспортного средства, чтобы находить товары, скрытые в транспортном средстве.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0004] С учетом одной или более проблем в уровне техники предлагаются способы и системы для проверки транспортного средства.
[0005] В аспекте настоящего раскрытия предлагается способ проверки транспортного средства. Способ содержит этапы: получение уникального идентификационного номера проверяемого транспортного средства; осуществление рентгеновского сканирования проверяемого транспортного средства, чтобы получить рентгеновское изображение проверяемого транспортного средства; извлечение по меньшей мере одного архивного проверенного изображения, относящегося к уникальному идентификационному номеру, из архивной базы данных проверок; определение на основании одного алгоритма выбора шаблонного изображения, выбранного из множественных алгоритмов выбора шаблонного изображения, одного из упомянутого по меньшей мере одного архивного проверенного изображения в качестве шаблонного изображения; определение области различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением; и представление области различий пользователю.
[0006] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления способ дополнительно содержит этапы: сохранения уникального идентификационного номера в архивной базе данных в связи с рентгеновским изображением.
[0007] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления этап определения области различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением содержит: совмещение рентгеновского изображения с шаблонным изображением и вычисление различия между рентгеновским изображением и шаблонным изображением, которые совмещены.
[0008] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления этап представления области различий пользователю содержит: выделение области различий на рентгеновском изображении или отображение области различий на рентгеновском изображении и отображение области без различий на рентгеновском изображении взаимоисключающим образом с определенной частотой.
[0009] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления множество алгоритмов выбора шаблонного изображения выбирают из следующих алгоритмов обработки изображения: метод по минимуму усредненного серого, метод по ближайшему времени, метод по минимуму среднеквадратичной ошибки серого, метод локального шаблона и метод вероятностного шаблона.
[0010] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления рентгеновское изображение транспортного средства выравнивают с шаблонным изображением посредством использования алгоритма строгого совмещения, причем пространственное искажение сокращают посредством использования алгоритма эластичного совмещения, а затем осуществляют постобработку разностного изображения между двумя изображениями.
[0011] В другом аспекте настоящего раскрытия предлагается система для проверки транспортного средства. Система содержит: блок получения идентификационных данных (ID), выполненный с возможностью получения уникального идентификационного номера проверяемого транспортного средства; систему лучевой визуализации, выполненную с возможностью осуществления рентгеновского сканирования проверяемого транспортного средства, чтобы получить рентгеновское изображение проверяемого транспортного средства; запоминающее устройство, выполненное с возможностью хранения рентгеновского изображения и архивной базы данных проверок; блок обработки изображений, выполненный с возможностью извлечения по меньшей мере одного архивного проверенного изображения, относящегося к уникальному идентификационному номеру, из архивной базы данных проверок, определения на основании одного алгоритма выбора шаблонного изображения, выбранного из множественных алгоритмов выбора шаблонного изображения, одного из упомянутого по меньшей мере одного архивного проверенного изображения в качестве шаблонного изображения, и определения области различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением; и устройство отображения, выполненное с возможностью представления области различий пользователю.
[0012] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления блок получения ID содержит: камеру, выполненную с возможностью захвата изображения номерного знака проверяемого транспортного средства; и блок идентификации, выполненный с возможностью идентификации номерного знака проверяемого транспортного средства по изображению номерного знака.
[0013] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления блок получения ID содержит: средство считывания, выполненное с возможностью считывания ID проверяемого транспортного средства из радиочастотного тэга, переносимого проверяемым транспортным средством.
[0014] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления устройство отображения выполнено с возможностью выделения области различий на рентгеновском изображении или отображения области различий на рентгеновском изображении и отображения области без различий на рентгеновском изображении взаимоисключающим образом с определенной частотой.
[0015] С помощью вышеприведенных решений разные алгоритмы выбора шаблонного изображения используются для разных практических сценариев проверки безопасности, которые гарантируют то, что может быть выбрано оптимальное шаблонное контрастное изображение для максимальной степени соответствия требованиям разных мест проверки безопасности, тем самым гарантируя результаты проверки безопасности посредством использования алгоритма вычитания.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0016] Для лучшего понимания настоящего раскрытия настоящее раскрытие будет подробно описано ниже в связи с сопроводительными чертежами:
[0017] Фиг.1 является принципиальной структурной схемой системы для проверки транспортного средства в соответствии с вариантом осуществления настоящего раскрытия;
[0018] Фиг.2 является принципиальной блок-схемой способа проверки транспортного средства в соответствии с вариантом осуществления настоящего раскрытия;
[0019] Фиг.3 является принципиальной схемой процесса вычитания, используемого в системах и способах проверки транспортного средства в соответствии с вариантами осуществления настоящего раскрытия;
[0020] Фиг.4 является принципиальной схемой изображения, подлежащего проверке;
[0021] Фиг.5 является принципиальной схемой шаблонного изображения, выбранного в системах и способах в соответствии с вариантами осуществления настоящего раскрытия; и
[0022] Фиг.6 является принципиальной схемой, иллюстрирующей подлежащее проверке изображение с наложенной на него областью различий.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
[0023] Ниже подробно будут описаны конкретные варианты осуществления настоящего раскрытия. Следует отметить, что варианты осуществления в данном документе используются только для иллюстрации, не ограничивая настоящее раскрытие. Ниже в описании некоторое число конкретных деталей объясняется с тем, чтобы обеспечить более хорошее понимание настоящего раскрытия. Тем не менее специалистам в области техники очевидно, что настоящее раскрытие может быть реализовано без этих конкретных деталей. В других случаях общеизвестные схемы, материалы или способы намеренно не описываются с тем, чтобы не сделать неясным настоящее раскрытие.
[0024] На всем протяжении описания изобретения ссылка на «один вариант осуществления», «вариант осуществления», «один пример» или «пример» означает, что конкретные признаки, структуры или свойства, описываемые в связи с вариантом осуществления или примером, включены в по меньшей мере один вариант осуществления настоящего раскрытия. Вследствие этого фразы «в одном варианте осуществления», «в варианте осуществления», «в одном примере» или «в примере», которые встречаются в различных местах на всем протяжении описания изобретения, могут не обязательно относиться к одному и тому же варианту осуществления или примеру. Кроме того, конкретные признаки, структуры или свойства могут быть объединены в одном или более вариантах осуществления или примерах в любой подходящей комбинации и/или подкомбинации. Более того, специалистам в области техники должно быть понятно, что понятие «и/или», используемое в данном документе, означает любую и все комбинации из одного или более перечисленных элементов.
[0025] Контрастный анализ реализуется в отношении изображений рентгеновского сканирования транспортного средства при прохождении транспортного средства через различные места проверки безопасности, чтобы проверить различие между ними, и, таким образом, найти товары, которые скрытно провозятся в транспортном средстве. Например, контрастный анализ реализуется в отношении сканированного изображения транспортного средства и сканированного изображения пустого транспортного средства, которое соответствует точно тому же транспортному средству. Однако существует потребность в создании библиотеки шаблонов пустых транспортных средств, т.е. существует потребность в получении рентгеновского изображения посредством сканирования пустого транспортного средства, соответствующего транспортному средству, которое проходит через место проверки безопасности, и сохранении номерного знака в библиотеке шаблонов пустых транспортных средств в связи с изображением сканирования. Процесс вычитания выполняется в отношении сканированного изображения транспортного средства и сканированного изображения пустого транспортного средства, которое соответствует транспортному средству, с помощью которого легче найти различие между двумя изображениями с тем, чтобы идентифицировать товары, которые провозятся скрытно.
[0026] Для достижения более эффективной проверки в некоторых вариантах осуществления архивная база данных изображений используется в качестве библиотеки шаблонов изображений, чтобы решить проблему создания библиотеки шаблонов пустых транспортных средств. В дополнение, могут быть дополнительно использованы различные алгоритмы для конкретных практических сценариев применения, чтобы выбирать оптимальное шаблонное контрастное изображение в соответствии с подходящим одним из нескольких алгоритмов для выбора шаблонного изображения с тем, чтобы выполнить контрастный анализ по оптимальному шаблонному контрастному изображению и изображению сканирования, и вычислить различие между двумя изображениями посредством использования алгоритма вычитания, и отобразить различие пользователю на терминале отображения, тем самым достигая оптимальных результатов проверки.
[0027] В способе проверки транспортного средства в соответствии с некоторыми вариантами осуществления получают уникальные идентификационные данные (ID) проверяемого транспортного средства, а затем осуществляют рентгеновское сканирование проверяемого транспортного средства, чтобы получить рентгеновское изображение проверяемого транспортного средства. По меньшей мере одно архивное проверенное изображение, относящееся к уникальному ID, извлекается из архивной базы данных проверок. Одно из упомянутого по меньшей мере одного архивного проверенного изображения определяется в качестве шаблонного изображения на основании одного алгоритма выбора шаблонного изображения, выбранного из множественных алгоритмов выбора шаблонного изображения. Область различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением определяют и представляют пользователю. С помощью вышеприведенных решений используют разные алгоритмы выбора шаблонного изображения для соответствующих конкретных сценариев проверки безопасности, и, таким образом, это гарантирует то, что может быть выбрано оптимальное шаблонное контрастное изображение, чтобы в максимальной степени соответствовать требованиям различных мест проверки безопасности, тем самым гарантируя результаты проверки безопасности посредством использования алгоритма вычитания.
[0028] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления подходящий алгоритм может быть выбран из метода по минимуму усредненного серого, метода по ближайшему времени, метода по минимуму среднеквадратичной ошибки серого, метода локального шаблона и метода вероятностного шаблона или подобного.
[0029] 1) Метод по минимуму усредненного серого (также именуемый как алгоритм по минимальному усредненному значению серого)
[0030] Осуществляется обход всех пикселей в изображении, чтобы получить и просуммировать нарастающим итогом значения серого и разделить просуммированное нарастающим итогом значение серого на число пикселей. Изображение с минимальным значением, которое получено посредством использования алгоритма, используется в качестве шаблонного контрастного изображения. Минимальное значение представляет собой то, что в изображении присутствует минимальное количество товаров, которые провозятся скрытно, и изображение практически эквивалентно изображению сканирования пустого транспортного средства.
[0031] 2) Метод по ближайшему времени
[0032] Изображение сканирования, которое получено в некоторое время, когда транспортное средство проходит через место проверки безопасности, наиболее близкое ко времени, когда транспортное средство в настоящий момент сканируется, выбирается из архивной библиотеки шаблонов в качестве шаблонного контрастного изображения. Алгоритм главным образом применяется к проверке безопасности транзитного транспортного средства с тем, чтобы сравнивать изображения с целью определения того, присутствуют ли добавленные товары, которые провозятся скрытно между двумя транзитами.
[0033] 3) Метод по минимуму среднеквадратичной ошибки серого
[0034] Разные шаблонные изображения выбираются по очереди из архивной библиотеки шаблонов. Предполагая, что шаблонное изображение, которое выбирается в настоящий момент, является X, а изображение, которое проверяется, является Y. Тогда осуществляют обход по разным значениям пикселей у X и Y, чтобы получить значения разности между ними, затем возводят в квадрат значения разности, и, в заключение, суммируют возведенные в квадрат значения разности всех пикселей. Один и тот же алгоритм применяют к каждому шаблонному изображению, а затем выбирают шаблонное изображение с минимальной суммой.
[0035] 4) Метод локального шаблона
[0036] Метод локального шаблона состоит в том, чтобы разделить подлежащее проверке изображение и шаблонное изображение на множество областей соответственно, а выбор каждой шаблонной области определяется посредством использования «метода по минимуму среднеквадратичной ошибки серого». Шаблонное изображение, которое генерируют таким образом, сохраняется в памяти, и является эффективным лишь для текущего проверяемого изображения. Требуется повторно вычислять шаблонное изображение для последующего проверяемого изображения.
[0037] 5) Метод вероятностного шаблона
[0038] Методу вероятностного шаблона требуется создать модель данных в соответствии с изображениями в архивной библиотеке, и вследствие этого данному алгоритму требуется, чтобы архивная база данных имела некоторое количество архивных изображений (более 100 изображений) в качестве основы. Алгоритм для создания модели описывается следующим образом: 100 изображений случайным образом выбирают из архивной библиотеки изображений и по очереди осуществляют обход значений пикселей в одном и том же положении, чтобы вычислить усредненное значение p и дисперсию a с тем, чтобы получить диапазон интервала (p-2,5a, p+2,5a) значения серого для каждого пикселя. Когда значения серого пикселей в том же самом положении находятся в рамках данного интервала, считается, что пиксели подчиняются модели. Константа 2.5 не является фиксированным значением и может быть отрегулирована в соответствии с конкретными сценариями. Модель, созданная посредством использования данного алгоритма, может быть сохранена до тех пор, пока новые шаблонные изображения не выбраны для повторного вычисления.
[0039] Фиг.1 является принципиальной структурной схемой системы для проверки транспортного средства в соответствии с вариантом осуществления настоящего раскрытия. Как показано на Фиг.1, система для проверки транспортного средства в соответствии с вариантом осуществления настоящего раскрытия относится к технологии проверки безопасности посредством использования визуализации рентгеновского излучения, в частности к технологии автоматического выбора оптимального шаблонного изображения для обнаружения контраста в технологии автоматического обнаружения товаров, которые скрытно провозятся в транспортном средстве.
[0040] Система, иллюстрируемая на Фиг.1, включает в себя блок 110 получения ID, систему 150 лучевой визуализации, запоминающее устройство 120, блок 140 обработки изображений и устройство 130 отображения.
[0041] В некоторых вариантах осуществления блок 110 получения ID получает уникальный ID номер проверяемого транспортного средства. Например, блок 110 получения ID может включать в себя камеру, выполненную с возможностью захвата изображения номерного знака проверяемого транспортного средства, и блок идентификации, выполненный с возможностью идентификации номерного знака проверяемого транспортного средства по изображению номерного знака. В других вариантах осуществления блок 110 получения ID может включать в себя средство считывания, выполненное с возможностью считывания ID проверяемого транспортного средства из радиочастотного (RF) тэга, который переносится подлежащим проверке транспортным средством.
[0042] Система 150 лучевой визуализации осуществляет рентгеновское сканирование проверяемого транспортного средства, чтобы получить рентгеновское изображение проверяемого транспортного средства. Запоминающее устройство 120 хранит рентгеновское изображение и архивную базу данных проверок.
[0043] Блок 140 обработки изображений извлекает по меньшей мере одно архивное проверенное изображение, которое относится к уникальному ID номеру, из архивной базы данных проверок, определяет на основании одного алгоритма выбора шаблонного изображения, выбранного из множественных алгоритмов выбора шаблонного изображения, одно из упомянутого по меньшей мере одного архивного проверенного изображения в качестве шаблонного изображения и определяет область различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением. Устройство 130 отображения представляет область различий пользователю.
[0044] Например, когда транспортному средству требуется пройти через место проверки безопасности, блок 110 получения ID может идентифицировать соответствующее транспортное средство через блок идентификации транспортного средства, чтобы сгенерировать уникальный ID транспортного средства посредством системы программного обеспечения, например номерной знак. Уникальный ID транспортного средства в системе программного обеспечения является уникальным ID транспортного средства, когда транспортное средство проходит через место проверки безопасности. ID может быть сгенерирован посредством системы программного обеспечения для транспортного средства или также может быть сгенерирован посредством идентификации номерного знака транспортного средства. В настоящий момент система программного обеспечения может идентифицировать транспортное средство посредством использования номерного знака.
[0045] После того как система программного обеспечения получает уникальный ID (например, номерной знак) транспортного средства посредством блока идентификации транспортного средства, система 150 лучевой визуализации может осуществлять рентгеновское сканирование транспортного средства и генерировать изображение рентгеновского сканирования транспортного средства посредством использования соответствующего алгоритма обработки. После того как сгенерировано изображение рентгеновского сканирования, изображение рентгеновского сканирования связывается с уникальным ID транспортного средства и передается к устройству 150 отображения для отображения. После того как транспортное средство проверено, данные (включая рентгеновское изображение, информацию ID) записываются в архивную базу данных. Если используется система программного обеспечения, чтобы идентифицировать транспортное средство, то когда транспортное средство будет проходить через место проверки безопасности в следующий раз, данные могут быть использованы в качестве шаблонного контрастного изображения.
[0046] Блок 140 обработки изображений отвечает за извлечение из библиотеки шаблонного контрастного изображения (т.е. архивной библиотеки изображений) всех архивных записей с точно таким же уникальным ID (номерным знаком), что и у подлежащего проверке транспортного средства, обработку каждого изображения посредством использования соответствующего алгоритма обработки изображения (т.е. алгоритм выбора шаблонного изображения), чтобы выбрать оптимальное шаблонное изображение, соответствующее алгоритму. Например, если выбран метод по минимуму усредненного серого, все изображения в извлеченном результате обрабатываются посредством использования метода по минимуму усредненного серого, чтобы выбрать изображение с минимальным усредненным значением серого в качестве шаблонного контрастного изображения. На примере метода по минимуму усредненного серого изображение с минимальным усредненным значением серого из изображений в извлеченном результате является оптимальным шаблонным контрастным изображением. Входными данными модуля извлечения являются ID номер подлежащего проверке транспортного средства, а выходными данными модуля извлечения является оптимальное шаблонное изображение (архивное изображение), которое имеет точно такой же ID и подчиняется определенному алгоритму изображения.
[0047] В дополнение, блок 140 обработки изображений может выполнять алгоритм вычитания. Например, подлежащее проверке изображение совмещается с шаблонным изображением посредством использования метода выравнивания по характерным точкам, и затем различие между двумя изображениями вычисляется посредством использования метода обнаружения разности. Область с большим различием является областью, в которой располагаются товары, которые провозятся скрытно. Входными данными алгоритма вычитания являются данные изображения подлежащего проверке транспортного средства и данные извлеченного оптимального шаблонного изображения с тем же самым ID транспортного средства. Выходными данными алгоритма вычитания являются данные области различий между двумя изображениями. Модуль отображения рисует контур области различий на подлежащем проверке изображении посредством использования линий определенного цвета в соответствии с данными области различий.
[0048] Устройство 130 отображения выполнено с возможностью отображения изображения рентгеновского сканирования и дополнительно выполнено с возможностью отображения области различий между подлежащим проверке изображением и оптимальным шаблонным изображением после того, как реализован алгоритм вычитания. Как правило, контур области различий помечается на подлежащем проверке изображении посредством использования линий с определенным цветом, чтобы подсказать человеку-инспектору, что присутствуют товары, которые провозятся скрытно в данной области различий с тем, чтобы добиться более хороших результатов подсказки о контрасте применительно к проверке безопасности.
[0049] При использовании вышеупомянутого описания системы общий процесс для проверки безопасности транспортного средства может быть следующим. Транспортное средство проходит через место проверки безопасности. Транспортное средство идентифицируется, чтобы сгенерировать уникальный ID номер. Система визуализации рентгеновского излучения сканирует транспортное средство, чтобы сгенерировать изображение рентгеновского сканирования. Уникальный ID номер транспортного средства связывается с изображением рентгеновского сканирования (т.е. рентгеновским изображением). Получают критерий алгоритма извлечения транспортного средства и уникальный ID транспортного средства. Осуществляют извлечение в архивной библиотеке, чтобы получить оптимальное шаблонное изображение. Выполняют алгоритм вычитания, чтобы получить область различий между проверяемым изображением и шаблонным изображением. Область различий представляют посредством модуля отображения. Транспортное средство покидает место проверки безопасности. Весь процесс проверки безопасности завершается, а подлежащее проверке изображение записывают в архивную базу данных.
[0050] В других вариантах осуществления вышеприведенный процесс может быть упрощен следующим образом. Транспортное средство проходит через место проверки безопасности. Транспортное средство идентифицируют, чтобы сгенерировать уникальный ID номер. Система визуализации рентгеновского излучения сканирует транспортное средство, чтобы сгенерировать изображение рентгеновского сканирования. Уникальный ID номер транспортного средства связывают с изображением рентгеновского сканирования. Изображение рентгеновского сканирования отображают посредством модуля отображения. Человек-инспектор вручную проверяет изображение, чтобы определить, присутствуют ли товары, которые скрытно провозятся в транспортном средстве. Транспортное средство покидает место проверки безопасности. Весь процесс проверки безопасности завершается, а подлежащее проверке изображение записывают в архивную базу данных.
[0051] Фиг.2 является принципиальной блок-схемой способа проверки транспортного средства в соответствии с вариантом осуществления настоящего раскрытия. Как показано на Фиг.2, на этапе S21 получают уникальный ID номер подлежащего проверке транспортного средства. Например, уникальный ID номер транспортного средства получают посредством использования камеры и программного обеспечения идентификации, или уникальный ID номер транспортного средства получают посредством использования радиочастотной идентификации (RFID), например, номерного знака транспортного средства. В других вариантах осуществления также могут быть использованы другие ID номера, например номер рамы или подобное.
[0052] На этапе S22 осуществляют рентгеновское сканирование проверяемого транспортного средства, чтобы получить рентгеновское изображение проверяемого транспортного средства. Например, осуществляют сканирование трансмиссии транспортного средства посредством системы визуализации рентгеновского излучения, чтобы получить изображение трансмиссии.
[0053] На этапе S23 по меньшей мере одно архивное проверенное изображение, которое относится к уникальному ID номеру, извлекают из архивной базы данных проверок. Например, одно изображение выбирают из архивных изображений транспортного средства.
[0054] На этапе S24 одно из упомянутого по меньшей мере одного архивного проверенного изображения определяют в качестве шаблонного изображения на основании одного алгоритма выбора шаблонного изображения, выбранного из упомянутых множественных алгоритмов выбора шаблонного изображения. Затем на этапе S25 определяют область различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением и представляют пользователю на этапе S26.
[0055] Фиг.3 является принципиальной схемой процесса вычитания, используемого в системах и способах проверки транспортного средства в соответствии с вариантами осуществления настоящего раскрытия. Как показано на Фиг.3, на этапе S31, изображение C транспортного средства вырезают из проверяемого изображения I. Затем, на этапе S32, предполагая, что шум находится в рамках некоторого диапазона, изображения выравнивают посредством использования строгого совмещения. Кроме того, на этапе S33 сокращают влияние пространственного искажения посредством использования эластичного совмещения. Затем, на этапе S34 осуществляют постобработку разностного изображения, чтобы классифицировать товары, которые скрытно провозятся, предметы, и товары, которые обнаружены ошибочно из-за пространственного искажения, шумов сканирования или подобного, и в заключение представляют товары, которые скрытно провозятся.
[0056] Таким образом, обычное изображение сканирования транспортного средства используют в качестве шаблонного изображения проверки того же самого транспортного средства позже, что фактически решает проблему сложности создания библиотеки шаблонов. В дополнение используют автоматический алгоритм выбора и связывания шаблонного изображения, чтобы выбрать оптимальное шаблонное изображение для максимально возможного совпадения, что в большей степени гарантирует результаты контраста изображения. Может быть использовано много алгоритмов изображения в качестве алгоритма выбора шаблонного изображения, что может максимально возможным образом адаптироваться к конкретным сценариям применения проверки безопасности.
[0057] Пример системы в соответствии с настоящим раскрытием будет описан, взяв в качестве примера проверку безопасности транспортного средства. Предполагая, что система использует номерной знак в качестве тэга уникальных идентификационных данных транспортного средства, т.е. уникального ID, и номерной знак был сохранен в архивной библиотеке шаблонов (т.е. библиотеке шаблонных изображений), реализации достигаются следующими этапами.
[0058] Транспортное средство проходит через место проверки безопасности. И модуль идентификации системы программного обеспечения может идентифицировать, что уникальным ID транспортного средства является « N88888». Затем система визуализации рентгеновского излучения может сканировать транспортное средство, чтобы сгенерировать изображение сканирования подлежащего проверке транспортного средства, как показано на Фиг.4, и изображение сканирования связывается с уникальным ID транспортного средства.
[0059] Затем получается идентифицированный уникальный ID транспортного средства, т.е. « N88888», и выбирается алгоритм извлечения транспортного средства. В данном примере «метод по минимуму усредненного серого» выбирается в связи с конкретным сценарием проверки безопасности. Описание алгоритма приведено в разделе «предпосылки изобретения». Выбранные алгоритмы могут быть разными для разных конкретных требований проверки безопасности. Например, в случае транзита выбирается «метод по ближайшему времени», чтобы выбрать из архивных записей изображение сканирования, которое является ближайшим по времени.
[0060] Осуществляется поиск архивных записей с одним и тем же номерным знаком в архивной библиотеке изображений в соответствии с уникальным ID транспортного средства, т.е. « N88888». Эти записи являются всеми архивными записями подлежащего проверке транспортного средства, когда транспортное средство проходит через места проверки безопасности. Вышеупомянутые найденные архивные записи просматриваются, чтобы получить архивное изображение каждой записи, и усредненное значение серого изображения вычисляется посредством использования «метода минимального усредненного значения серого», и изображение с минимальным усредненным значением серого записывается. После того как просмотр записей полностью осуществлен, изображение с минимальным усредненным значением серого возвращается в качестве шаблонного изображения, как показано на Фиг.5.
[0061] Исходные данные подлежащего проверке изображения и исходные данные вышеупомянутого возвращенного изображения переносятся в алгоритм вычитания. Различие между двумя изображениями вычисляется посредством использования алгоритма вычитания, и данные области различий возвращаются вызывающей стороне.
[0062] Устройство 130 отображения может использовать возвращаемые данные области различий для отображения и представлять область различий человеку-инспектору посредством использования линий определенного цвета, как показано на Фиг.6. Представление этих областей различий представляет собой части проверяемого транспортного средства, где могут находиться товары, которые провозятся скрытно. Человек-инспектор может определять, присутствуют ли товары, которые провозятся скрытно, в соответствии с отображаемыми областями различий.
[0063] Транспортное средство выходит из места проверки безопасности, что указывает на то, что весь процесс системы программного обеспечения для проверяемого транспортного средства завершен. Проверенное изображение и информация о заключении записываются в архивную базу данных.
[0064] В соответствии с вышеприведенными вариантами осуществления решается проблема сложности создания библиотеки шаблонных изображений. В дополнение, также может решаться проблема выбора оптимального шаблонного изображения, что гарантирует результаты контраста изображения рентгеновского сканирования и повышает качество проверки безопасности. В дополнение, решается проблема связывания транспортного средства с изображением сканирования, а уникальный ID транспортного средства связывают с предшествующими изображениями сканирования. Применительно к запросу предшествующих записей определенного транспортного средства предшествующие изображения сканирования транспортного средства запрашиваются в соответствии с уникальным ID транспортного средства, и отображаются категории предшествующих записей. В уровне техники изображения в библиотеке шаблонов пустых транспортных средств использовались в качестве шаблонного изображения, однако в некоторых конкретных сценариях применения использование изображения рентгеновского сканирования пустого транспортного средства в качестве шаблонного изображения является неоптимальным выбором, в частности применительно к транзитному транспортному средству. Оптимальным шаблонным изображением транзитного транспортного средства является изображение рентгеновского сканирования транспортного средства, когда транспортное средство проходило через место проверки безопасности в последний раз.
[0065] В вышеприведенном подробном описании изложены разнообразные варианты осуществления способов и систем для проверки транспортного средства посредством использования схем, блок-схем и/или примеров. В случае когда такие схемы, блок-схемы и/или примеры содержат одну или более функции и/или операции, специалистам в области техники будет понятно, что каждая функция и/или операция в таких схемах, блок-схемах или примерах может быть реализована по-отдельности и/или вместе посредством широкого диапазона структур, аппаратного обеспечения, программного обеспечения, встроенного программного обеспечения или виртуально любого их сочетания. В одном варианте осуществления несколько фрагментов предмета изобретения, описанного в вариантах осуществления настоящего раскрытия, могут быть реализованы через проблемно ориентированные интегральные микросхемы (ASIC), программируемые вентильные матрицы (FPGA), цифровые сигнальные процессоры (DSP) или другие интегрированные форматы. Тем не менее специалистам в области техники следует иметь в виду, что некоторые аспекты вариантов осуществления, раскрываемых в данном документе, целиком или частично могут быть эквивалентно реализованы в интегральных микросхемах, в качестве одной или более компьютерных программ, работающих на одном или более компьютерах (например, в качестве одной или более программ, работающих на одной или более компьютерных системах), в качестве одной или более программ, работающих на одном или более процессорах (например, в качестве одной или более программ, работающих на одном или более микропроцессорах), в качестве встроенного программного обеспечения или в качестве виртуально любого их сочетания, и разработка схемы и/или написание кода для программного обеспечения и/или встроенного программного обеспечения будут находиться в компетенции специалистов в области техники в свете данного раскрытия. В дополнение, специалистам в области техники следует иметь в виду, что механизмы предмета изобретения, описываемого в данном документе, могут быть распространены в качестве программного продукта в многообразии форм и что иллюстративный вариант осуществления предмета изобретения, описываемого в данном документе, применяется независимо от конкретного типа несущего сигнал носителя информации, используемого для фактического осуществления распространения. Примеры несущего сигнал носителя информации включают в себя, но не ограничиваются этим: записываемый тип носителя информации, такой как гибкий диск, накопитель на жестком диске, компакт-диск (CD), цифровой универсальный диск (DVD), цифровую ленту, компьютерную память, и т.д.; и передающий тип носителя информации, такой как цифровое и/или аналоговое средство связи (например, оптоволоконный кабель, волновод, проводная линия связи, беспроводная линия связи и т.д.).
[0066] Несмотря на то что настоящее раскрытие было описано со ссылкой на несколько типичных вариантов осуществления, специалистам в области техники очевидно, что понятия используются в цели иллюстрации и объяснения, а не для ограничения. Настоящее раскрытие может быть реализовано на практике в многообразии форм, не отступая от сущности настоящего раскрытия. Должно быть понятно, что варианты осуществления не ограничиваются какими-либо вышеупомянутыми подробностями и должны интерпретироваться широко в рамках сущности и объема, как определяется нижеследующей формулой изобретения. Вследствие этого, все модификации и альтернативные варианты, подпадающие под объем формулы изобретения и ее эквивалентов, должны охватываться формулой изобретения, как прикреплено.
Claims (28)
1. Способ проверки транспортного средства, содержащий этапы:
получение уникального идентификационного номера проверяемого транспортного средства;
осуществление рентгеновского сканирования проверяемого транспортного средства, чтобы получить рентгеновское изображение проверяемого транспортного средства;
извлечение по меньшей мере одного архивного проверенного изображения, относящегося к уникальному идентификационному номеру, из архивной базы данных проверок;
определение на основании одного алгоритма выбора шаблонного изображения, выбранного из множественных алгоритмов выбора шаблонного изображения, одного из упомянутого по меньшей мере одного архивного проверенного изображения в качестве шаблонного изображения;
определение области различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением; и
представление области различий пользователю.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап:
сохранение уникального идентификационного номера в архивной базе данных в связи с рентгеновским изображением.
3. Способ по п.1, причем этап определения области различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением содержит:
совмещение рентгеновского изображения с шаблонным изображением и
вычисление различия между рентгеновским изображением и шаблонным изображением, которые совмещены.
4. Способ по п.1, причем этап представления области различий пользователю содержит:
выделение области различий на рентгеновском изображении.
5. Способ по п.1, причем упомянутые множественные алгоритмы выбора шаблонного изображения выбирают из следующих алгоритмов обработки изображения: метод по минимуму усредненного серого, метод по ближайшему времени, метод по минимуму среднеквадратичной ошибки серого, метод локального шаблона и метод вероятностного шаблона.
6. Способ по п.1, причем упомянутое рентгеновское изображение транспортного средства выравнивают с шаблонным изображением посредством использования алгоритма строгого совмещения, причем пространственное искажение сокращают посредством использования алгоритма эластичного совмещения, а затем осуществляют постобработку разностного изображения между двумя изображениями.
7. Система для проверки транспортного средства, содержащая:
блок получения идентификационных данных (ID), выполненный с возможностью получения уникального идентификационного номера проверяемого транспортного средства;
систему лучевой визуализации, выполненную с возможностью осуществления рентгеновского сканирования проверяемого транспортного средства, чтобы получить рентгеновское изображение проверяемого транспортного средства;
запоминающее устройство, выполненное с возможностью хранения рентгеновского изображения и архивной базы данных проверок;
блок обработки изображений, выполненный с возможностью извлечения по меньшей мере одного архивного проверенного изображения, относящегося к уникальному идентификационному номеру, из архивной базы данных проверок, определения на основании одного алгоритма выбора шаблонного изображения, выбранного из множественных алгоритмов выбора шаблонного изображения, одного из упомянутого по меньшей мере одного архивного проверенного изображения в качестве шаблонного изображения и определения области различий между рентгеновским изображением и шаблонным изображением; и
устройство отображения, выполненное с возможностью представления области различий пользователю.
8. Система по п.7, причем блок получения ID содержит:
камеру, выполненную с возможностью захвата изображения номерного знака проверяемого транспортного средства; и
блок идентификации, выполненный с возможностью идентификации номерного знака проверяемого транспортного средства по изображению номерного знака.
9. Система по п.7, причем блок получения ID содержит:
средство считывания, выполненное с возможностью считывания ID проверяемого транспортного средства из радиочастотного тэга, переносимого проверяемым транспортным средством.
10. Система по п.7, причем устройство отображения выполнено с возможностью выделения области различий на рентгеновском изображении или отображения области различий на рентгеновском изображении и отображения области без различий на рентгеновском изображении взаимоисключающим образом с определенной частотой.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410443149.7 | 2014-09-02 | ||
CN201410443149.7A CN105372712B (zh) | 2014-09-02 | 2014-09-02 | 车辆检查方法和*** |
PCT/CN2015/085059 WO2016034022A1 (zh) | 2014-09-02 | 2015-07-24 | 车辆检查方法和*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2622465C1 true RU2622465C1 (ru) | 2017-06-15 |
Family
ID=55375060
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016120750A RU2622465C1 (ru) | 2014-09-02 | 2015-07-24 | Способы и системы для проверки транспортного средства |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10162077B2 (ru) |
EP (1) | EP3190434B1 (ru) |
CN (1) | CN105372712B (ru) |
BR (1) | BR112016011707B1 (ru) |
HK (1) | HK1222456A1 (ru) |
MX (1) | MX364548B (ru) |
RU (1) | RU2622465C1 (ru) |
WO (1) | WO2016034022A1 (ru) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105787495A (zh) * | 2014-12-17 | 2016-07-20 | 同方威视技术股份有限公司 | 具有车辆参考图像检索及比对功能的车辆检查***和方法 |
GB2556941B (en) * | 2016-11-28 | 2021-10-20 | Smiths Heimann Sas | Detection of irregularities using registration |
CN107918990A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-04-17 | 西安超嗨网络科技有限公司 | 一种超市防盗***及方法 |
CN109901977A (zh) * | 2017-12-08 | 2019-06-18 | 同方威视技术股份有限公司 | 图像检查模拟方法、装置、设备和计算机可读存储介质 |
CN109959969B (zh) | 2017-12-26 | 2021-03-12 | 同方威视技术股份有限公司 | 辅助安检方法、装置和*** |
JP2021012098A (ja) * | 2019-07-05 | 2021-02-04 | 株式会社イシダ | 検査装置 |
CN117092713A (zh) * | 2020-05-28 | 2023-11-21 | 同方威视技术股份有限公司 | 建立车辆模板库的方法和*** |
CN111913990A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-11-10 | 广州交信投科技股份有限公司 | 公共交通工具的保洁信息处理方法、装置 |
CN117649213B (zh) * | 2024-01-30 | 2024-04-19 | 四川宽窄智慧物流有限责任公司 | 一种运输安全前置管理方法及*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040125914A1 (en) * | 2002-10-16 | 2004-07-01 | Tsinghua University & Nuctech Company Limited | Vehicle-carried mobile container inspection apparatus |
US20040141584A1 (en) * | 2003-01-16 | 2004-07-22 | Bernardi Richard T. | High energy x-ray mobile cargo inspection system with penumbra collimator |
RU2381490C2 (ru) * | 2005-12-14 | 2010-02-10 | Цингхуа Унивесити | Мобильная консольная система дверного типа для досмотра грузовиков-контейнеровозов |
RU2390007C2 (ru) * | 2006-10-13 | 2010-05-20 | Ньюктек Компани Лимитед | Система проверки движущегося объекта путем формирования изображения и способ выборочной защиты |
RU2396512C2 (ru) * | 2006-10-13 | 2010-08-10 | Ньюктек Компани Лимитед | Способ и система проверки движущегося объекта путем радиационного формирования изображения |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7505557B2 (en) * | 2006-01-30 | 2009-03-17 | Rapiscan Security Products, Inc. | Method and system for certifying operators of x-ray inspection systems |
US20050088320A1 (en) * | 2003-10-08 | 2005-04-28 | Aram Kovach | System for registering and tracking vehicles |
SG121906A1 (en) * | 2004-10-11 | 2006-05-26 | Stratech Systems Ltd | Intelligent vehicle access control system |
US7991242B2 (en) * | 2005-05-11 | 2011-08-02 | Optosecurity Inc. | Apparatus, method and system for screening receptacles and persons, having image distortion correction functionality |
CN100588959C (zh) * | 2006-10-10 | 2010-02-10 | 同方威视技术股份有限公司 | 基于辐射图像变动检测的小型车辆夹带物自动检测方法 |
US7463714B2 (en) * | 2006-10-17 | 2008-12-09 | The Boeing Company | Foreign object detection |
US7720194B2 (en) * | 2007-02-16 | 2010-05-18 | L-3 Communications Security and Detection Systems Inc. | High throughput baggage inspection system |
US8131107B2 (en) * | 2008-05-12 | 2012-03-06 | General Electric Company | Method and system for identifying defects in NDT image data |
US8150105B2 (en) * | 2008-05-22 | 2012-04-03 | International Electronic Machines Corporation | Inspection using three-dimensional profile information |
US8811772B2 (en) * | 2012-08-21 | 2014-08-19 | Tianzhi Yang | Mapping evaluating for spatial point sets |
CN103744120A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-04-23 | 中云智慧(北京)科技有限公司 | 一种违禁品辅助鉴别方法及装置 |
-
2014
- 2014-09-02 CN CN201410443149.7A patent/CN105372712B/zh active Active
-
2015
- 2015-07-24 BR BR112016011707A patent/BR112016011707B1/pt active IP Right Grant
- 2015-07-24 MX MX2016009910A patent/MX364548B/es active IP Right Grant
- 2015-07-24 EP EP15837948.7A patent/EP3190434B1/en active Active
- 2015-07-24 WO PCT/CN2015/085059 patent/WO2016034022A1/zh active Application Filing
- 2015-07-24 RU RU2016120750A patent/RU2622465C1/ru active
- 2015-07-24 US US15/030,511 patent/US10162077B2/en active Active
-
2016
- 2016-09-02 HK HK16110516.6A patent/HK1222456A1/zh unknown
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040125914A1 (en) * | 2002-10-16 | 2004-07-01 | Tsinghua University & Nuctech Company Limited | Vehicle-carried mobile container inspection apparatus |
US20040141584A1 (en) * | 2003-01-16 | 2004-07-22 | Bernardi Richard T. | High energy x-ray mobile cargo inspection system with penumbra collimator |
RU2381490C2 (ru) * | 2005-12-14 | 2010-02-10 | Цингхуа Унивесити | Мобильная консольная система дверного типа для досмотра грузовиков-контейнеровозов |
RU2390007C2 (ru) * | 2006-10-13 | 2010-05-20 | Ньюктек Компани Лимитед | Система проверки движущегося объекта путем формирования изображения и способ выборочной защиты |
RU2396512C2 (ru) * | 2006-10-13 | 2010-08-10 | Ньюктек Компани Лимитед | Способ и система проверки движущегося объекта путем радиационного формирования изображения |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
BR112016011707B1 (pt) | 2020-04-22 |
CN105372712B (zh) | 2017-12-12 |
EP3190434A4 (en) | 2018-04-18 |
HK1222456A1 (zh) | 2017-06-30 |
MX364548B (es) | 2019-04-30 |
US20170160426A1 (en) | 2017-06-08 |
MX2016009910A (es) | 2017-01-09 |
CN105372712A (zh) | 2016-03-02 |
WO2016034022A1 (zh) | 2016-03-10 |
EP3190434B1 (en) | 2020-09-09 |
US10162077B2 (en) | 2018-12-25 |
EP3190434A1 (en) | 2017-07-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2622465C1 (ru) | Способы и системы для проверки транспортного средства | |
JP6671426B2 (ja) | 欠陥特定情報を用いるウェハ上の欠陥の検出 | |
US11080839B2 (en) | System and method for training a damage identification model | |
CN105809655B (zh) | 车辆检查方法和*** | |
CN110402487B (zh) | 对从晶片检测的缺陷进行分类的方法和装置 | |
RU2626042C2 (ru) | Система и способ досмотра транспортных средств с использованием извлечения эталонных изображений транспортных средств и функции сравнения | |
US20130034305A1 (en) | Image-based crack quantification | |
US11113582B2 (en) | Method and system for facilitating detection and identification of vehicle parts | |
US10679094B2 (en) | Automatic ruler detection | |
CN111738349B (zh) | 目标检测算法的检测效果评估方法、装置、存储介质及设备 | |
US20170337445A1 (en) | Image processing method and image processing apparatus | |
KR20200048256A (ko) | 객체 정보 추출 장치 및 방법 | |
WO2020047316A1 (en) | System and method for training a damage identification model | |
US20150063677A1 (en) | Scratch Filter for Wafer Inspection | |
Mayer et al. | Improved forgery detection with lateral chromatic aberration | |
CN112287905A (zh) | 车辆损伤识别方法、装置、设备及存储介质 | |
KR20200124887A (ko) | 데이터 프로그래밍에 기반한 레이블링 모델 생성 방법 및 장치 | |
CN115546918A (zh) | 消防设备巡检方法、***、终端及存储介质 | |
US11720969B2 (en) | Detecting vehicle identity and damage status using single video analysis | |
US11200583B2 (en) | Using surface textures as unique identifiers for tracking material with a distributed ledger | |
WO2023079635A1 (ja) | 車両管理装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体 | |
KR102152023B1 (ko) | X-Ray 검색장비 영상 자동판독 보조프로그램을 구동하는 시스템 및 이를 이용한 방법 | |
US20230394824A1 (en) | Detection of reflection objects in a sequence of image frames | |
KR20180133534A (ko) | 타겟 콤포넌트 및 기준 콤포넌트에 대한 일관된 변조를 사용하여 제조된 타깃 콤포넌트에서의 결함을 검출하기 위한 시스템, 방법, 및 컴퓨터 프로그램 제품 | |
CN117763398A (zh) | 一种检验标注数据的方法、设备及程序产品 |