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怎么調節X光安檢機的X射線強度?
作者:安檢設備廠家 瀏覽:  發布日期:2018-05-10

  X光圖像危險物品機器識別的算法模型也是基于卷積神經網絡,通過大量已標注的易燃易爆物體危險物品圖片作為素材進行訓練,并形成高識別率的易燃易爆物體危險物品識別模型。一般來說,一個有效的易燃易爆物體數據網絡的形成需要數以萬計的數據進行訓練涉及到的計算量極大。根據嘉樂仕研發人員介紹,訓練一個識別率較高的易燃易爆物體識別模型通常需要10萬量級的易燃易爆物體圖片數據、GPU服務器約為7天的訓練時間。隨著計算機計算能力的迅速提升與算法的成熟,以易燃易爆物體數據網絡為核心的AI識別類算法識別率大幅提升。
  如今的易燃易爆物體圖像識別技術還能克服X光射線衰減的影響。傳統的易燃易爆物體圖像技術主要是基于新機器圖像的易燃易爆物體圖像識別,在X光安檢機長時間運行中,X射線穿透效果會衰減發生變化時,識別效果會急劇下降。X光安檢機采用了一種新的解決方案是基于主動動態X射線衰減基準算法易燃易爆物體識別技術。它可以不受X射線變化的影響,已經取得了卓越的識別性能,在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過靜態易燃易爆物體識別。
  X光安檢機軟件的易燃易爆物體圖像識別率越來越高核心原因在于:
  1.硬件上CPU 等芯片計算能力迅速提升,特別是圖型GPU芯片的廣泛應用,允許易燃易爆物體數據網絡模型更加龐大;
  2. 易燃易爆物體數據網絡算法本身也經歷演化與自身加持,算法效率與識別率進一步提升。

時至今日,伴隨著超深度易燃易爆物體數據網絡模型的建立,易燃易爆物體數據網絡算法已達到數據飽和狀態,易燃易爆物體圖像圖像的識別率達到90%以上。

                           X光安檢機



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