检查方法和系统技术方案

公开了一种检查方法和系统，用于检查货物中是否包含酒类。该方法包括步骤：获取被检查物体的透射图像；对所述透射图像进行处理，得到感兴趣区域；利用酒类货物检测模型对所述感兴趣区域进行检查，以确定所述透视图像的感兴趣区域是否包含酒类货物。上述方案对货物特别是集装箱扫描图像进行酒类货物检测，可以为判图人员提供智能辅助。

【技术实现步骤摘要】

本申请的实施例涉及辐射图像中嫌疑物自动检测，具体而言涉及大型集装箱扫描系统中，对酒类货物的自动检测的方法及相应的设备。
技术介绍
安全检查在反恐、打击贩毒走私等领域有十分重要的意义。世界各国对打击走私越来越重视，对海关集装箱、行李物品等的检查要求也越来越高。近年来，酒类走私不仅冲击酒类市场，扰乱正常市场经济秩序，使得相关国家税收遭受巨大损失，还损害消费者正常权益甚至给其他犯罪活动提供资金。由此可见，打击酒走私，具有重要意义。大宗酒走私多通过集装箱运送，普通的检测手段很难对所有的酒都做出正确的检测，也不可能对所有的集装箱都开箱检查。而辐射成像技术通过对货物、行李等透视成像，可以达到不开箱进行检测的目的，已经在机场、海关、车站等场所广泛应用，是安检领域违禁品检测的重要手段。但是在集装箱透视图像检查过程中，由于货物种类千差万别，判图员经验参差不齐，走私品出现概率低且长期判图造成的疲劳，使得人工判图的效果大打折扣。这迫切需要针对违禁品的智能检测功能，对人工判图提供辅助。
技术实现思路
鉴于现有技术中的一个或多个问题，提出了一种检查方法和检查系统，能够检查货物是否为酒类货物。在本专利技术的一个方面，提出了一种检查方法，包括：获取被检查货物的透射图像；对所述透射图像进行处理，得到感兴趣区域；利用酒类货物检测模型对所述感兴趣区域进行检查，以确定所述透视图像的感兴趣区域是否包含酒类货物。>优选地，利用酒类货物检测模型对所述感兴趣区域进行检查的步骤包括：对所述感兴趣区域提取局部目标形状信息和纹理信息；利用基于局部目标形状特征和纹理特征而创建的酒类货物检测模型对所述感兴趣区域的局部目标形状信息和纹理信息进行分类，以确定所述透射图像的感兴趣区域是否包含酒类货物。优选地，利用酒类货物检测模型在多个尺度上对感兴趣区域进行检查。优选地，对所述透射图像进行处理的步骤包括：检测所述透射图像中的空气区域和穿不透区域；将空气区域和穿不透区域排除在所述感兴趣区域之外。优选地，所述的方法还包括步骤：通过一些已知货物类别的扫描图像，其中必须包含酒类货物，以及一些跟酒类货物图像类似，但不是酒的货物的扫描图像，通过人工方式进行标注，训练所述酒类货物检测模型。优选地，人工标注的过程包括标注图像中的酒类货物的位置和摆放姿态。优选地，所述酒类货物检测模型是通过对样本的局部目标形状特征和纹理特征加权求和而建立的，所述加权过程中的权重与区域条件熵相关。优选地，所述的方法还包括步骤：对于未能够通过所述酒类货物检测模型检测到的货物，以及检测出为酒但实际不是酒类的货物，通过人工方式进行标注，重新训练所述酒类货物检测模型。优选地，所述酒类货物检测模型是针对酒类货物的不同摆放姿态而建立的。在本专利技术的另一方面，提出了一种检查系统，包括：扫描成像系统，对被检查货物进行扫描，以获取被检查货物的透射图像；数据处理装置，对所述透射图像进行处理，得到感兴趣区域，并利用酒类货物检测模型对所述感兴趣区域进行检查，以确定所述透视图像的感兴趣区域是否包含酒类货物。优选地，数据处理装置对所述感兴趣区域提取局部目标形状信息和纹理信息，并利用基于局部目标形状特征和纹理特征而创建的酒类货物检测模型对所述感兴趣区域的局部目标形状信息和纹理信息进行分类，以确定所述透射图像的感兴趣区域是否包含酒类货物。利用上述方案，能够对自动进行酒类检查，提高了检查效率和准确性。附图说明为了更好的理解本专利技术，将根据以下附图对本专利技术的实施例进行描述：图1A和图1B是根据本专利技术一个实施方式的检查系统的结构示意图；图2是描述根据本专利技术实施例的检查方法的流程图；图3示出了酒摆放姿态(虚线为射线方向)；图4示出了在根据本专利技术实施例的方法中对酒类模型进行在线学习的过程的示意图；图5是描述在根据本专利技术实施例的方法中进行基于正样本的在线学习反馈过程的流程图；图6是描述在根据本专利技术实施例的方法中进行基于负样本的在线学习反馈过程的流程图；图7示出了在本专利技术实施例的检查系统中得到的酒检测结果的示意图。附图没有对实施例的所有电路或结构进行显示。贯穿所有附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或特征。具体实施方式下面将详细描述本专利技术的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本专利技术。在以下描述中，为了提供对本专利技术的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本专利技术。在其他实例中，为了避免混淆本专利技术，未具体描述公知的电路、材料或方法。在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本专利技术至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和/或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。这里使用的术语“和/或”包括一个或多个相关列出的项目的任何和所有组合。针对现有技术的问题，本专利技术的实施例提出，通过辐射成像设备获取被检查货物的透射图像，然后对所述透射图像进行处理，得到感兴趣区域。利用酒类货物检测模型对所述感兴趣区域进行检查，以确定所述透视图像的感兴趣区域是否包含酒类货物。这样，能够在不开集装箱的情况下，利用X射线对集装箱进行扫描，自动检测透射图像中是否有酒类货物。如果存在酒类货物，则透射图像中标明其相应位置，以此作为安全检查的一种辅助手段。在本专利技术的实施例中，酒类货物检测主要依靠检测是否存在盛酒的容器，如特定类型的酒瓶来实现。另外，本专利技术实施例的检查系统还具备在线学习功能，例如可以对确认为酒但又检测不出和检测为酒实际不是酒的典型图像进行在线学习，自动更新升级检测算法以消除酒类容器或姿态变化对检测结果的影响。图1A和图1B是根据本专利技术一个实施方式的检查系统的结构示意图。图1A示出了检查系统的俯视示意图，图1B示出了检查系统的正视示意图。如图1A和图1B所示，射线源110产生X射线，经过准直器1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检查方法，包括：获取被检查货物的透射图像；对所述透射图像进行处理，得到感兴趣区域；利用酒类货物检测模型对所述感兴趣区域进行检查，以确定所述透视图像的感兴趣区域是否包含酒类货物。

【技术特征摘要】
1.一种检查方法，包括：
获取被检查货物的透射图像；
对所述透射图像进行处理，得到感兴趣区域；
利用酒类货物检测模型对所述感兴趣区域进行检查，以确定所述
透视图像的感兴趣区域是否包含酒类货物。
2.如权利要求1所述的方法，其中利用酒类货物检测模型对所
述感兴趣区域进行检查的步骤包括：
对所述感兴趣区域提取局部目标形状信息和纹理信息；
利用基于局部目标形状特征和纹理特征而创建的酒类货物检测
模型对所述感兴趣区域的局部目标形状信息和纹理信息进行分类，以
确定所述透射图像的感兴趣区域是否包含酒类货物。
3.如权利要求1所述的方法，其中利用酒类货物检测模型在多
个尺度上对感兴趣区域进行检查。
4.如权利要求1所述的方法，其中对所述透射图像进行处理的
步骤包括：
检测所述透射图像中的空气区域和穿不透区域；
将空气区域和穿不透区域排除在所述感兴趣区域之外。
5.如权利要求1所述的方法，还包括步骤：
通过一些已知货物类别的扫描图像，其中必须包含酒类货物，以
及一些跟酒类货物图像类似，但不是酒的货物的扫描图像，通过人工
方式进行标注，训练所述酒类货物检测模型。
6.如权利要求5所述的方法，其中人工标注的过程包括标注图

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志强，张丽，赵自然，刘耀红，张多坤，顾建平，李强，张建，
申请(专利权)人：同方威视技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11