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傳統(tǒng)情況下，安檢機的最大過包量每分鐘能達到80個，所有物品都依靠工作人員肉眼識別圖像中是否存在違禁/危險品，勞動強度大且容易形成檢測盲區(qū)。存在“圖像識別技術薄弱”“誤報率高”等技術硬傷，在檢測功能以及操作模式上已不能滿足如今日益提升的安檢需求。
安檢違禁物品檢測識別算法則基于計算機識別技術，將X 光圖像信息拆解為多個層次，逐次組合成線條、局部圖像、形狀、整個物體的材質(zhì)組成成份，并使用機器學習方法增加算法準確率。它能夠自動識別刀、槍、鞭炮、炮仗、電腦、手機、移動電源、容器、拉桿箱桿 等物品，對可疑物品進行圖像識別并以方框框出報警以文字提示出違禁物品的名稱，比傳統(tǒng)安檢儀在檢測速度和準確率上均有較大提升，同時也為安檢工作人員減輕了負擔。
此外，隨著使用過程中持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)收集，自動學習系統(tǒng)還會定期對新數(shù)據(jù)進行學習及模型訓練，通過互聯(lián)網(wǎng)將新模型下發(fā)安檢設備完成自動更新。
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