开发者实战 | 基于 OpenVINO™ 和 AIxBoard 的智能安检盒子

2023/12/28 17:00
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以下文章来源于英特尔物联网

作者:辽宁科技大学 研究生 冯浩

指导教师:英特尔边缘计算创新大使  

深圳职业技术大学 副教授 张海刚





1. 背景介绍


公共安全问题日益凸显,传统安检手段面临挑战。为提高安检效率和保障公共安全,基于 OpenVINO™ 和 AIxBoard 的智能安检盒子应运而生。利用深度学习模型和 X 光图像处理技术,该设备能够实时识别危险物品并发出警报,为公共场所、机场等场景提供高效、准确的安检解决方案。




2. 技术概述


1. OpenVINO™ 工具包



OpenVINO™是一种开放的视觉推理库,提供了一系列深度学习模型和算法,用于对图像和视频进行推理和分析。它的功能特点包括支持多种深度学习模型和算法、具有高度可扩展性和可定制性、能够运行在多种硬件平台上等。


OpenVINO™广泛应用于计算机视觉领域,包括人脸识别、物体检测、场景分割、姿态估计等。在智能安防、智能交通、智能零售、智能医疗等领域都有广泛的应用,例如用于智能监控、智能交通管理、智能商品推荐、智能医疗诊断等。


 

2. X 光图像采集技术


X 光图像采集技术就是利用 X 光穿透物体,然后记录下来 X 光在物体内部的强度变化,从而得到物体内部的结构信息。这种方法不需要打开物体,就能看到里面的情况,所以叫做非侵入性。这种技术非常快,可以实时看到结果,因此在医学、工业和安全检查等领域都有广泛应用。比如在医学中,可以通过 X 光看到人体内部的疾病情况,如骨折或肺部疾病;在工业中,可以用来检查产品内部是否有裂缝或缺陷;在安全检查中,可以用来检查行李或包裹中是否有危险物品。


3. 深度学习模型




我们设计的模型提出“副通道对主通道实现特征助力”。该模型旨在实现对主通道 X 光安检图像中违禁品的检测,副通道则通过融合模块对主通道实现特征增强。副通道特征融合模块的设计如上图所示,引入通道注意力和空间注意力以实现有效特征筛选。现阶段,该研究成果已成功发表在 PRCV 2022会议上,相关代码已经公开。


Github: https://github.com/zhgSZPT/Dualray



3. X 光智能安检盒子


1. 硬件设备


安检机和 xBoard


整个安检流程需要三个硬件设备,其一是安检机用于扫描 X 光图像、其二是安检盒子用于推理 AI 模型以及提供界面展示服务,其三是监视器用于给安检人员检视。


2. 安检盒子整体检测流程



安检机通过 X 光扫描出一张图像,安检机中的插件会监控图像的生成以及负责通知并传输到安检盒子,安检盒子拿到图像之后使用 OpenVINO™、OpenCV 等框架进行 AI 模型推理监测,将推理后得到的结果通过网页的形式展示给安检人员。


3. 安检盒子界面效果




4. X 光智能安检盒子的优势



1

双视角数据集:

目前我们拥有最大的双视角数据集,这意味着我们的系统具有更丰富的图像数据,可以更准确地识别各种物品,提高安检的准确性。


2

准确性:

通过双视角监测技术和 AI 模型推理,使我们能够从多个角度观察被检物品,提高识别的准确性,大大减少漏检情况发生,有效识别各种危险物品。


3

高效性:

与传统的人工安检相比,X 光智能安检盒子可以24小时不间断工作,大大提高了安检效率。


4

成本低:

我们与英特尔直接进行供应链管理,从而降低硬件采购成本。


5

便携性:

通过在安检机中部署插件,我们可以实现与不同安检设备的无缝衔接部署。





5. 应用场景与案例分析


在公共场所,如商场、地铁、火车站等,X 光智能安检盒子的应用能够有效提升安全检查的效率和准确性。以地铁为例,通过在地铁入口或重要站点部署 X 光智能安检盒子,能够实时对通过的行李和物品进行扫描和分析,迅速识别出潜在的危险物品,如刀具、枪等。这不仅能够提高安检的效率,减少人工操作的错误率和漏检率,还能够提供更加准确和可靠的安全保障,确保公共安全。


6. 结论


X 光智能安检盒子作为一种高科技的安检设备,在提升安检效率和保障公共安全方面具有重要意义。随着技术的不断发展和优化,X 光智能安检盒子的应用范围也在逐步扩大。例如,在机场、火车站、地铁站等场所,X 光智能安检盒子能够对乘客进行快速安检,大大提高了安检效率。在学校、企事业单位等场所,X 光智能安检盒子也被广泛应用于安全检查。因此,可以预见的是,随着技术的不断进步,X 光智能安检盒子将会在更多的场景中发挥重要作用,如海关、快递物流、金融等行业。


然而,在关注 X 光智能安检盒子的效率和安全性的同时,我们也必须关注其隐私保护和数据安全问题。这是因为,X 光智能安检盒子的使用可能会涉及到乘客的个人信息,如身份信息、行李物品信息等。如果这些信息被不法分子获取,将会对乘客的隐私造成威胁。因此,在推广和使用 X 光智能安检盒子的过程中,我们必须加强对数据安全的监管和保护,确保乘客的个人信息不会被泄露或滥用。同时,我们也需要加强对 X 光智能安检盒子的技术创新和改进,不断提高其性能和安全性,以更好地保障乘客的权益和安全。


7. 相关文章专利以及产权



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(1) Yu Ren, Haigang Zhang*. LightRay: Lightweight Network for Prohibited Items Detection in X-ray Images during Security Inspection, Computers and Electrical Engineering, 2022, 103, 108283. (SCI, JCR-Q2, 2023IF: 4.3 )

 (2) Haigang Zhang*, Zihao Zhao, et al. Attention-based Prohibited Item Detection in X-ray Images during Security Checking. IET image processing, 2023. (SCI, JCR-Q3, 2023IF: 2.3 )

 (3) Yutan Zhang, Haigang Zhang*. Automatic detection of prohibited items with small size in X-ray images. Optoelectronics Letters. 2020, 16. 313-317. 10.1007/s11801-020-9118-x. (EI)

 (4) 赵晴, 张海刚* 等. 基于 ScoreCAM 的 X 光安检违禁品检测. 计算机工程与设计, 2022, 43 (12) : 3483-3492 (中 文核心)

 (5) Wenzhao Teng, Haigang Zhang*, et al. Lightweight Prohibited Items Detection Model in X-ray Images based on Improved YOLOv7-tiny. ISAIR 2023.

 (6) Peng Sun, Haigang Zhang*, et al. MobileViT based Lightweight Model for Prohibited Item Detection in X-ray Images. ACPR 2023.

 (7) Modi Wu, Feifan Yi, Haigang Zhang*, et al. Dualray: Dual-view X-ray Security Inspection Benchmark and fusion detection framework, PRCV 2022.

 (8) Xinxin Wang, Haigang Zhang*, et al. DETR Based Prohibited Item Detection in X-ray Security Checking Images. CASE 2023: 1-7

 (9) Jiuyuan An, Haigang Zhang*. Semantic Segmentation for Prohibited Items in Baggage Inspection. International Conference on Intelligent Science and Big Data Engineering, 2020.


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