बुद्धिमान सुरक्षा निरीक्षण और पहचान प्रणाली की सटीकता में सुधार करना क्यों मुश्किल है?

बुद्धिमान सुरक्षा निरीक्षण और पहचान प्रणाली की सटीकता में सुधार करना क्यों कठिन है?

विभिन्न सुरक्षा निरीक्षण मशीनों में एक ही वस्तु की इमेजिंग बहुत भिन्न हो सकती है, जो बुद्धिमान सुरक्षा निरीक्षण पहचान प्रणाली की सटीकता में सुधार करने में कठिनाई और संगतता और अनुकूलनशीलता की समस्याओं को हल करने में कठिनाई का एक महत्वपूर्ण कारण है।
इस समस्या को समझाने के लिए, आइए एक्स-रे चित्र बनाने की प्रक्रिया से शुरुआत करें।

1. डिटेक्टर सिग्नल से RGB इमेज तक

सुरक्षा जांच के दौरान, यात्री अपना सामान सुरक्षा निरीक्षण मशीन के कन्वेयर बेल्ट पर रखते हैं। सामान कन्वेयर बेल्ट के साथ सुरक्षा निरीक्षण मशीन में प्रवेश करता है, जिससे किरण स्रोत एक्स-रे किरणों का उत्सर्जन करने लगता है। एक्स-रे किरण सामान में प्रवेश करती है और डिटेक्टर पर गिरती है, और डिटेक्टर उसे एकत्र कर लेता है। किरण फोटॉन को मापने योग्य उच्च और निम्न ऊर्जा डेटा में परिवर्तित किया जाता है, और जटिल प्रसंस्करण और संचालन के बाद RGB सुरक्षा छवियां उत्पन्न होती हैं।

सुरक्षा निरीक्षण छवि निर्माण की प्रक्रिया में, विभिन्न मॉडलों और उपयोग के वर्षों के डिटेक्टरों द्वारा डेटा आउटपुट अलग-अलग होता है, और विभिन्न सुरक्षा निरीक्षण मशीन ब्रांडों की डेटा प्रोसेसिंग, छवि प्रसंस्करण, ज्यामितीय सुधार और रंग योजनाएं अलग-अलग होती हैं, जो एक्स-रे छवियों में भारी अंतर लाएगी।

2. छवि विसंगति और मॉडल पहचान का दुःस्वप्न

विभिन्न एक्स-रे सुरक्षा निरीक्षण मशीनों द्वारा उत्पन्न छवियां रंग मिलान, पिक्सेल, ज्यामितीय विरूपण आदि के संदर्भ में भिन्न होती हैं। गहन शिक्षण मॉडल के लिए, रंग और आकार जैसी थोड़ी अलग महत्वपूर्ण जानकारी वाली छवियां दो पूरी तरह से अलग छवियां हो सकती हैं, जिन्हें फिर से सीखने की आवश्यकता होती है।

(विभिन्न एक्स-रे सुरक्षा जांच मशीनों के तहत एक ही सामान की इमेजिंग)

डीप लर्निंग मॉडल में पर्याप्त सामान्यीकरण क्षमता का अभाव है, और बड़े अंतर वाली छवियों की पहचान करना मुश्किल है। इसलिए, एक्स-रे छवियों के अंतर से कम मॉडल सीखने की दक्षता, मॉडल प्रशिक्षण में कठिनाई और पहचान सटीकता में सुधार करने में कठिनाई जैसी समस्याएं पैदा होंगी।

3. सुरक्षा निरीक्षण मशीन की अंतर्निहित डेटा पहचान योजना के लाभ

एक्स-रे छवियों में अंतर के कारण उत्पन्न बुद्धिमान पहचान की समस्या के जवाब में, सेफईगल टेक्नोलॉजी ने सुरक्षा निरीक्षण मशीन के अंतर्निहित डेटा की पहचान योजना का बीड़ा उठाया है, जिसे सुरक्षा निरीक्षण मशीन के अंतर्निहित डेटा को प्राप्त करके मॉडलिंग और पहचान की जाती है।

इस समाधान का लाभ यह है कि सुरक्षा निरीक्षण मशीनों के विभिन्न ब्रांडों के अंतर्निहित डेटा में बहुत कम अंतर होता है और इसे कैलिब्रेट करना आसान होता है। इसे एकीकृत मानक एक्स-रे छवि बनाने के लिए संसाधित किया जा सकता है, जो गहन शिक्षण मॉडल के लिए सीखना और पहचानना आसान है, जो मॉडल प्रशिक्षण की दक्षता में काफी सुधार कर सकता है और प्रभावी रूप से मॉडल पहचान की सटीकता में सुधार कर सकता है, सिस्टम संगतता और अनुकूलनशीलता की समस्याओं को पूरी तरह से हल कर सकता है, और विभिन्न तरल घटकों की सटीक पहचान कर सकता है।

सामान्य पर्यावरण के दृष्टिकोण से, सुरक्षा निरीक्षण उत्पादों का वर्तमान विकास विभिन्न देशों के आर्थिक और सामाजिक निर्माण के लिए बहुत महत्वपूर्ण है। यह देखने लायक है कि भविष्य कैसा होगा।