[發明專利]一種綠色通道貨物掃描圖像夾帶自動識別器及識別方法

有效

• 申請號: 202010720216.0
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111860361B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 張浩;鞏云飛;李誌;趙天橫;趙恩爽;趙恒毅
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06V20/00
• 分類號: G06V20/00;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理有限公司 11369
• 代理人: 劉小嬌

本發明公開一種綠色通道貨物掃描圖像夾帶自動識別器，包括上位機和自動識別器兩個部分。其中，上位機包括：輸入單元；第一接口單元；顯示單元；自動識別器包括：第二接口單元；存儲單元(包括內存儲單元、緩存單元和外存儲單元)；微處理器；處理單元。本發明構建自主研發的GCIDNet、GCIENet和GCIRNet三種深度學習算法，分別封裝在圖像去噪單元、圖像增強單元和圖像識別單元中，用于識別未知綠色通道圖片數據，并預測未知圖片數據對應的貨物種類以及夾帶情況。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域。更具體地說，本發明涉及一種綠色通道貨物掃描圖像夾帶自動識別器及識別方法。

背景技術

為建立順暢、便捷的鮮活農產品流通網絡，建設了高速公路綠色通道，對于滿足綠色通道要求的車輛將享受免收通行費。然而部分車輛卻利用混裝、偽裝等手段，逃繳高速公路通行費，擾亂了社會正常的運輸市場和運輸環境，造成了極壞的社會影響，破壞了運輸市場的公平性，不利于運輸市場的正常良性發展。

圖像數據處理技術與高速公路“綠色通道”車輛檢測系統息息相關，將圖像數據處理技術與“綠色通道”檢測系統結合不僅能夠使檢測效率大大提高，并且對整個高速公路運輸市場的發展有著良好的推動作用。圖像數據處理的研究目的就是用計算機代替人腦實現對采集圖像進行處理工作，并對獲得的圖像進行分析。圖像數據處理的相關技術的探索經過多年的發展發生了明顯的進步，對獲取到的圖像中的檢測目標進行識別、分析是近年來計算機圖像數據處理領域中的研究熱點，在人工智能、自動化工業生產、安全監控等領域具有良好的應用遠景。在“綠色通道”檢測系統中，以圖像為分析對象，通過對特定掃描設備獲得的不間斷圖像數據流進行指定區域的數據提取，獲得特定區域的圖像數據流信息，進行處理后獲得所需的直觀、涵蓋范圍廣、準確特點的綠通檢測圖像信息，同時可消除大部分噪聲，利用圖像處理技術中的去噪技術消除許多自然及人為噪聲，該數據流圖像信息可以無縫傳輸到各個控制子系統中，從而在“綠色通道”檢測系統中，打造一個完全封閉、安全的數據環，保障信息安全和可靠。

如今，深度學習在各大領域的預測問題上均有非常有效的結果。深度學習的方法可以在大規模數據中，通過構建深層網絡來提取出有效的、隱含的特征，并利用這些特征構建出有效的預測模型。目前，深度學習的方法在圖像識別有了較大的突破。因此，將深度學習方法應用到自動識別綠色通道圖像領域成為一個新的研究領域。

目前識別綠色通道圖像的方法存在以下問題：

(1)當前綠色通道貨車掃描圖像處理與識別算法精度不高，存在圖像模糊、不具備自動識別功能，需要人為干預才能識別貨物夾帶。

(2)識別模塊依靠外接計算機實現，穩定性差，容易受到外界環境及人為干預，從而影響識別效果。

發明內容

基于上述技術問題，本發明的第一個目的是設計開發一種綠色通道貨物掃描圖像夾帶自動識別器，設置有處理單元(包括圖像去噪單元、圖像增強單元、圖像分割單元和圖像識別單元)，無需外接額外計算機系統，能夠準確識別未知綠色通道圖片數據，并預測未知圖片數據對應的貨物種類以及夾帶情況。

本發明的第二個目的是設計開發綠色通道貨物掃描圖像夾帶自動識別方法，依賴深度學習強大的學習能力，能夠識別未知綠色通道圖片數據，并預測未知圖片數據對應的貨物種類以及夾帶情況，進一步提高識別精度。

本發明提供的技術方案為：

一種綠色通道貨物掃描圖像夾帶識別器，包括：

第一接口單元；

輸入單元，其與所述第一接口單元連接，用于綠色通道圖像數據和貨物信息的輸入；

自動識別器，其與所述輸入單元連接，用于接收所述綠色通道圖像數據和貨物信息并識別；

顯示單元，其與所述第一接口單元連接，用于輸出顯示識別結果；