X光安检图像目标识别特性分析OA北大核心CSTPCD

X光扫描是对安检过程中通过的包裹进行违禁品检查的重要成像手段,而传统的人工识图方式具有效率低、易受主观因素影响等缺陷.为推动违禁品自动识别技术的发展,从数据、任务和方法 3个层面对X光图像识别特性递进分析.在数据层面,通过对X光与可见光的数据和数据集分别进行对比,揭示了X光安检图像在数据上的独特性.在任务层面,从数据特性、行业监管和实际业务要求等多个维度深入分析X光安检图像目标识别任务的复杂性.在方法层面,基于数据与任务特性,对现有X光安检图像目标识别的特定方法策略进行归类和简述.研究结果表明:X光安检图像目标识别技术需要应对数据特性导致的困境,适应行业监管的变化,处理安检对象特点的差异,以及满足细粒度的监管要求;在应对部分特性带来的挑战时,数据预处理、数据扩充、重叠遮挡处理和多视角融合等有效策略被提出,并存在可能的提升空间和拓展方向.研究结果能够为本领域研究人员提供参考和启发,以更好地满足持续变化的安检任务要求.