インテリジェントセキュリティ検査・識別システムの精度向上が難しいのはなぜか

インテリジェントセキュリティ検査・識別システムの精度を向上させるのが難しいのはなぜですか?

異なるセキュリティ検査機で同じアイテムを撮影すると、画像が大きく異なる可能性があります。これは、インテリジェントセキュリティ検査識別システムの精度を向上させることが困難であり、互換性と適応性の問題を解決することが難しい重要な理由です。
この問題を説明するために、まずX線画像を生成するプロセスから始めましょう。

1. 検出器信号からRGB画像へ

セキュリティ チェック中、乗客は荷物をセキュリティ検査機のベルトコンベアに置きます。荷物はベルトコンベアとともにセキュリティ検査機に入り、放射線源が X 線ビームを放出します。X 線ビームは荷物を貫通して検出器に当たり、検出器が収集します。放射線光子は測定可能な高エネルギーと低エネルギーのデータに変換され、複雑な処理と操作を経て RGB セキュリティ画像が生成されます。

セキュリティ検査画像生成の過程では、異なるモデルや使用年数の検出器によって出力されるデータが異なり、異なるセキュリティ検査機のブランドによってデータ処理、画像処理、幾何学的補正、色付けスキームが異なり、X線画像に大きな違いが生じます。

2. 画像の不一致とモデル認識の悪夢

異なるX線セキュリティ検査機によって生成される画像は、色のマッチング、ピクセル、幾何学的変形などの点で異なります。ディープラーニングモデルにとって、色や形などの重要な情報がわずかに異なる画像は、まったく異なる2つの画像になる可能性があり、再学習が必要です。

（同じ手荷物を異なるX線検査機で撮影）

ディープラーニングモデルは十分な一般化能力を欠いており、差異の大きい画像を識別することが困難です。そのため、X線画像の違いは、モデルの学習効率が低い、モデルのトレーニングが難しい、認識精度の向上が難しいなどの問題につながります。

3. セキュリティ検査機の基盤となるデータ識別方式の利点

X線画像の違いによって生じるインテリジェント識別の問題に対応するため、Safeagle Technologyは、セキュリティ検査機の基礎データを取得してモデル化し識別するセキュリティ検査機の基礎データの識別スキームを先駆的に開発しました。

このソリューションの利点は、異なるブランドのセキュリティ検査機の基礎データにほとんど違いがなく、調整が容易なことです。処理して統一された標準X線画像を形成することができ、ディープラーニングモデルの学習と識別が容易になり、モデルトレーニングの効率が大幅に向上し、モデル認識の精度が効果的に向上し、システムの互換性と適応性の問題が完全に解決され、さまざまな液体成分を正確に識別できます。

一般環境の観点から見ると、現在のセキュリティ検査製品の発展は、各国の経済社会建設にとって大きな意義があり、将来がどうなるか期待する価値があります。