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基于OpenVINO?和AIxBoard的智能安檢盒子設計

SDNLAB ? 來源:英特爾物聯網 ? 2024-01-18 17:31 ? 次閱讀

1. 背景介紹

公共安全問題日益凸顯,傳統安檢手段面臨挑戰。為提高安檢效率和保障公共安全,基于 OpenVINO 和 AIxBoard 的智能安檢盒子應運而生。利用深度學習模型和 X 光圖像處理技術,該設備能夠實時識別危險物品并發出警報,為公共場所、機場等場景提供高效、準確的安檢解決方案。

2. 技術概述

1. OpenVINO 工具包

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OpenVINO是一種開放的視覺推理庫,提供了一系列深度學習模型和算法,用于對圖像和視頻進行推理和分析。它的功能特點包括支持多種深度學習模型和算法、具有高度可擴展性和可定制性、能夠運行在多種硬件平臺上等。

OpenVINO廣泛應用于計算機視覺領域,包括人臉識別、物體檢測、場景分割、姿態估計等。在智能安防、智能交通、智能零售、智能醫療等領域都有廣泛的應用,例如用于智能監控、智能交通管理、智能商品推薦、智能醫療診斷等。

2. X 光圖像采集技術

X 光圖像采集技術就是利用 X 光穿透物體,然后記錄下來 X 光在物體內部的強度變化,從而得到物體內部的結構信息。這種方法不需要打開物體,就能看到里面的情況,所以叫做非侵入性。這種技術非???,可以實時看到結果,因此在醫學、工業和安全檢查等領域都有廣泛應用。比如在醫學中,可以通過 X 光看到人體內部的疾病情況,如骨折或肺部疾??;在工業中,可以用來檢查產品內部是否有裂縫或缺陷;在安全檢查中,可以用來檢查行李或包裹中是否有危險物品。

3.深度學習模型

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我們設計的模型提出“副通道對主通道實現特征助力”。該模型旨在實現對主通道 X 光安檢圖像中違禁品的檢測,副通道則通過融合模塊對主通道實現特征增強。副通道特征融合模塊的設計如上圖所示,引入通道注意力和空間注意力以實現有效特征篩選。

3. X 光智能安檢盒子

1. 硬件設備

安檢機和 xBoard

整個安檢流程需要三個硬件設備,其一是安檢機用于掃描 X 光圖像、其二是安檢盒子用于推理 AI 模型以及提供界面展示服務,其三是監視器用于給安檢人員檢視。

2. 安檢盒子整體檢測流程

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安檢機通過 X 光掃描出一張圖像,安檢機中的插件會監控圖像的生成以及負責通知并傳輸到安檢盒子,安檢盒子拿到圖像之后使用 OpenVINO、OpenCV 等框架進行 AI 模型推理監測,將推理后得到的結果通過網頁的形式展示給安檢人員。

3. 安檢盒子界面效果

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4. X 光智能安檢盒子的優勢

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1

雙視角數據集:

目前我們擁有最大的雙視角數據集,這意味著我們的系統具有更豐富的圖像數據,可以更準確地識別各種物品,提高安檢的準確性。

2

準確性:

通過雙視角監測技術和 AI 模型推理,使我們能夠從多個角度觀察被檢物品,提高識別的準確性,大大減少漏檢情況發生,有效識別各種危險物品。

3

高效性:

與傳統的人工安檢相比,X 光智能安檢盒子可以24小時不間斷工作,大大提高了安檢效率。

4

成本低:

我們與英特爾直接進行供應鏈管理,從而降低硬件采購成本。

5

便攜性:

通過在安檢機中部署插件,我們可以實現與不同安檢設備的無縫銜接部署。

5.應用場景與案例分析

在公共場所,如商場、地鐵、火車站等,X 光智能安檢盒子的應用能夠有效提升安全檢查的效率和準確性。以地鐵為例,通過在地鐵入口或重要站點部署 X 光智能安檢盒子,能夠實時對通過的行李和物品進行掃描和分析,迅速識別出潛在的危險物品,如刀具、槍等。這不僅能夠提高安檢的效率,減少人工操作的錯誤率和漏檢率,還能夠提供更加準確和可靠的安全保障,確保公共安全。

6. 結論

X 光智能安檢盒子作為一種高科技的安檢設備,在提升安檢效率和保障公共安全方面具有重要意義。隨著技術的不斷發展和優化,X 光智能安檢盒子的應用范圍也在逐步擴大。例如,在機場、火車站、地鐵站等場所,X 光智能安檢盒子能夠對乘客進行快速安檢,大大提高了安檢效率。在學校、企事業單位等場所,X 光智能安檢盒子也被廣泛應用于安全檢查。因此,可以預見的是,隨著技術的不斷進步,X 光智能安檢盒子將會在更多的場景中發揮重要作用,如海關、快遞物流、金融等行業。

然而,在關注 X 光智能安檢盒子的效率和安全性的同時,我們也必須關注其隱私保護和數據安全問題。這是因為,X 光智能安檢盒子的使用可能會涉及到乘客的個人信息,如身份信息、行李物品信息等。如果這些信息被不法分子獲取,將會對乘客的隱私造成威脅。因此,在推廣和使用 X 光智能安檢盒子的過程中,我們必須加強對數據安全的監管和保護,確保乘客的個人信息不會被泄露或濫用。同時,我們也需要加強對 X 光智能安檢盒子的技術創新和改進,不斷提高其性能和安全性,以更好地保障乘客的權益和安全。







審核編輯:劉清

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原文標題:開發者實戰 | 基于 OpenVINO? 和 AIxBoard 的智能安檢盒子

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