[發明專利]一種集裝箱異物檢測方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202310477953.6
• 申請日: 2023-04-28
• 公開（公告）號: CN116630739A
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 季璐
• 申請（專利權）人: 北京惠朗時代科技有限公司
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/25;G06V10/764;G06N20/20
• 代理公司: 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570
• 代理人: 劉杰

本申請涉及一種集裝箱異物檢測方法、裝置及存儲介質，所述方法包括步驟：獲取不含異物的第一大宗貨物圖像；根據所述第一大宗貨物圖像生成大宗貨物正樣本的訓練數據集；構建表征為超球體的異物檢測模型；利用所述訓練數據集訓練所述異物檢測模型；獲取待檢測的第二大宗貨物圖像的大宗貨物圖像切片；計算每一所述大宗貨物圖像切片的特征向量；判斷所有所述特征向量符合所述異物檢測模型的比例是否達到預設值；若是，判定所述第二大宗貨物圖像含有異物夾帶；若否，判定所述第二大宗貨物圖像未含有異物夾帶。本申請通過使用多種角點特征描述大宗貨物圖像特征，使得特征描述更為豐富，提高了集裝箱安檢機異物檢測方法的精度。

技術領域

本申請涉及集裝箱異物檢測領域，尤其涉及一種集裝箱異物檢測方法、裝置及存儲介質。

背景技術

集裝箱安檢機是一款大型X光探測掃描成像安全檢查設備，其采用先進的x光射線探測器和計算機圖像處理技術，滿足海關碼關大宗貨物清單核查與高等級安檢等需求，可應用于機場、海關車站、港口碼頭、物流快遞、工廠企業等場所，其主要用來檢測集裝箱中所裝載的大型貨物中是否存在違禁物品，對于裝箱中所裝載的正常貨物而言，這些違禁物品被稱為“異物”，從裝有大型貨物的集裝箱中檢測是否有違禁品的存在的過程為異物檢測。

目前，集裝箱安檢機中的異物檢測方法有基于模板庫的違禁品檢測方法、基于監督學習的違禁品區域分割方法等，其中，基于模板庫的違禁品檢測方法需要人為設計匹配模板，異物檢測的精度受到模板設計人員的經驗影響，基于監督學習的違禁品區域分割方法需要構建包含違禁品的訓練樣本集，異物檢測模型能夠識別的異物種類受到訓練樣本集所包含的異物種類影響。

概況而言，目前的異物檢測方法存在以下缺陷：(1)檢驗模板基于經驗設置對數據的動態適應性差；(2)需要預知異物類別，不適應于異物種類未知的情況；(3)需要構建包含大量正常貨物和違禁品數據的訓練樣本集，異物檢測模型構建代價大。

發明內容

為了解決上述技術問題或者至少部分地解決上述技術問題，本申請提供了一種集裝箱異物檢測方法、裝置及存儲介質。

第一方面，本申請提供了一種集裝箱異物檢測方法，所述方法包括步驟：

獲取不含異物的第一大宗貨物圖像；

根據所述第一大宗貨物圖像生成大宗貨物正樣本的訓練數據集；

構建表征為超球體的異物檢測模型；

利用所述訓練數據集訓練所述異物檢測模型；

獲取待檢測的第二大宗貨物圖像的大宗貨物圖像切片；

計算每一所述大宗貨物圖像切片的特征向量；

判斷所有所述特征向量符合所述異物檢測模型的比例是否達到預設值；

若是，判定所述第二大宗貨物圖像含有異物夾帶；

若否，判定所述第二大宗貨物圖像未含有異物夾帶。

優選地，所述獲取不含異物的第一大宗貨物圖像包括步驟：

利用集裝箱安檢機采集不含異物且裝載有大宗貨物的大宗貨物圖像；

對所述大宗貨物圖像進行歸一化處理和圖像增強處理；

檢測所述大宗貨物圖像中的車廂區域；

刪除所述大宗貨物圖像中的所有非車廂區域圖像并得到第一大宗貨物圖像。

優選地，所述根據所述第一大宗貨物圖像生成大宗貨物正樣本的訓練數據集包括步驟：

利用滑窗算法從所述第一大宗貨物圖像中截取得到第一大宗貨物子區域圖像；

對所有所述第一大宗貨物子區域圖像進行規格調整和歸一化處理；