一种基于集装箱X射线图像的数据生成方法技术

本发明专利技术公开一种基于集装箱X射线图像的数据生成方法，该方法主要包括安检机采集目标图像与集装箱背景图像融合生成方法、网络爬取目标图像与集装箱背景图像融合方法、对抗生成网络的集装箱图像直接生成方法。本发明专利技术的优点在于：能够极大可能的在多个方向上扩大、增强X射线透射的集装箱领域深度学习的数据集数量，更有利于集装箱透射领域的相关智能识别。

【技术实现步骤摘要】
一种基于集装箱X射线图像的数据生成方法
本专利技术涉及X射线成像领域中的图像生成技术，它是对X射线图像进行检测并获取轮廓信息，再结合图像融合，实现复杂物品图像生成的方法。尤其涉及大型集装箱关于深度学习智能识别方向X射线成像数据集的生成技术。
技术介绍
随着全球贸易国际化的程度愈来愈深，各个国家对贸易过程中的货物运输管控程度愈来愈强，边境、海关需要对货物的运输进行严格的管控。伴随而来的是对运输中的集装箱进行货物管控，需要大量的人力来进行集装箱货物管控排查，仅仅使用人力来进行集装箱货物排查已经难以跟上大规模、大批量的集装箱货物管控。伴随着人工智能的发展，使用智能辅助识别集装箱货物能够极大的加快贸易的效率，节省人力成本。集装箱X射线图像货物识别的人工智能辅助需要使用大批量目标货物的集装箱X射线图像的数据集进行人工智能训练学习，同时大批量的目标货物的集装箱X射线图像获取困难。因此，集装箱X射线图像的数据生成成为一种重要的获取需识别目标货物的集装箱X射线图像的数据集的一种重要方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于集装箱X射线图像的数据生成方法，其特征在于：该方法包括两个部分，第一部分未前期准备阶段，主要功能是实现算法；第二部分是数据生成阶段，主要功能是通过前期算法实现数据的生成；其步骤如下：/n前期准备阶段：/nA、购买一定量的物品，针对这些物品同时采用小型X射线和采用人工拍照和摄像头自动采集的两种方式通过不同方向和角度的图像采集，实现物品的小型X射线图像和真实彩色图像的配对采集；/nB、将A获取的小型X射线图像整合，建立风格迁移数据集；同时提取A中配对的物品小型X射线图像与真实彩色图像，通过输入未真实彩色图像，输出小型X射线图像的方式，建立生成对抗数据集；/nC、使用步骤B的风格迁移数据...

【技术特征摘要】
1.一种基于集装箱X射线图像的数据生成方法，其特征在于：该方法包括两个部分，第一部分未前期准备阶段，主要功能是实现算法；第二部分是数据生成阶段，主要功能是通过前期算法实现数据的生成；其步骤如下：
前期准备阶段：
A、购买一定量的物品，针对这些物品同时采用小型X射线和采用人工拍照和摄像头自动采集的两种方式通过不同方向和角度的图像采集，实现物品的小型X射线图像和真实彩色图像的配对采集；
B、将A获取的小型X射线图像整合，建立风格迁移数据集；同时提取A中配对的物品小型X射线图像与真实彩色图像，通过输入未真实彩色图像，输出小型X射线图像的方式，建立生成对抗数据集；
C、使用步骤B的风格迁移数据集，针对风格迁移深度学习算法进行模型调优及训练，形成风格迁移模型；
D、使用步骤C的生成对抗数据集，针对生成对抗模型(GAN)进行训练，并最终提取生成对抗模型中的生成模型，形成生成模型；
数据生成阶段：
A1、采用大型X射线成像设备采集一张(或多张)背景简单的X射线图像作为系统初始参考图像，通过边缘提取算法或智能车厢与车体分离算法提取车厢位置，记录该信息；
B1、针对所需物品，进行分类，将物品分为常见物品(市面上容易获取物品，如：烟、酒)和不常见物品(市面上难获得的物品，如：枪支、弹药、毒品)两类；
C1、针对常见物品，同时采用小型X射线安检机通过不同方向和角度的目标的图像采集获得X射线图像，和通过人工拍照和摄像头自动采集的方式按照与小型X射线图像的方向和角度获取物品的真实彩色图像；
D1、针对不常见物品，通过网络开放数据集获得物品的真实彩色图像；
E、针对步骤C1中的物品真实彩色图像，通过前期获得的风格迁移算法实现彩色图像到X射线图像的风格迁移，最终通过彩色图像获得小型X射线图像；
F1、针对步骤D1中的物品真实彩色图像，通过前期获得的生成算法实现彩色图像到X射线图像的数据生成，最终通过彩色图像获得小型X射线图像；
G1、将步骤C1、E1、F1中获得的小型X射线图像通过图像边缘分割算法实现物品外形提取；然后通过一定比率进行外形放缩，以满足物品X射线图像在生成图像中的比率正常；最后将放缩后的图像与A1中采集图片进行基于像素点的图像融合，从而实现图像生成。


2.根据权利要求1所述基于集装箱X射线图像的数据生成方法，其特征在于：步骤A1中，车厢位置的提取算法采用以下方式获得：
(1.1)车体位置定位，定位图形高斯模糊，模糊图像分区样本最大化阈值0.9进行外部空白边切除；
(1.2)定位区块图片两方向梯度化，取值10像素点进灰度梯度化分析；
(1.3)区间灰度导数提升1.25倍，并在区域30像素灰度导数下降，确认为梯度化特征点；
(1.4)遍历全图特征点，对水平方向和垂直方向条形区域中特性点极大值，进行归一化；计算极大值大于0.75值的特征区域；
(1.5)对特征区域进行密度合并，密度设置区域中仅保留最大值；最大值为集装箱车厢边缘；输出该区域的(x_min,y_min,x_max,y_max)。


3.根据权利要求1所述基于集装箱X射线图像的数据生成方法，其特征在于：步骤A1中，车厢位置的提取算法采用的获得方式二：(2.1)收集大量大型X图像数据，建立图像数据；
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈兵，唐凯，莫奎，
申请(专利权)人：中广核贝谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江西;36