基于注意力机制的X光安检图像危险物品检测

针对X光行李安检系统中危险物品检测上存在的误检、漏检等问题,提出了一种有效利用上下文信息和增强特征表征能力的注意力融合网络(attention fusion network,AFN)。在YOLOv3-SPP架构上融合多压缩激活(multi-squeeze excitation,MSE)模块和多融合全局注意力(multi-fusion global attention,MFGA)模块,将特征提取网络提取的特征与MSE提取的通道信息融合,得到具备通道全局性的语义特征;将MFGA模块设置在各个检测网络分支,有效地融合具有深层特征的通道及空间信息,使多尺度特征具备3维全局性。在公开的SIXray数据集上进行测试表明,提出的方法有效提高了中等目标和大目标的检测精度和召回率,模型的精度均值为51.1%,比经典的YOLOv3-SPP算法提高了1.4百分点,证明了通道注意力和空间注意力可有效增强输入特征图中用于检测危险物品的细节信息,提高模型对中等目标和大目标的检测性能。

机场安检系统外部接口的设计与研究

论文介绍了机场安检系统分别与信息管理系统、离港系统、行李处理系统和时钟系统的外部接口设计。对不同的接口模式给出了不同的设计方案,其中包括接口方式和接口流程。为未来安检系统将实现通过统一平台完成与外部所有系统的接口工作打下了良好的基础。

关于铁路行包安检对策研究

铁路行包安检直接关系到旅客和铁路运输安全,在经济社会发展新形势下,铁路行包安检要求越来越高。概述铁路行包安检主要特点,从安检执行标准、运输条件研究、安检队伍建设、安检与效率关系等方面,探讨铁路行包安检的主要难点,提出优化安检管理体系建设、加强运输条件研究,强化安检队伍建设,重视源头防控,创新安检方式等对策,以提高铁路行包安检防控水平。

机场旅客随身行李智能安检系统研究

为了防止旅客将可疑行李带上飞机,改善传统随身行李安检系统处理流程不健全、处理能力有限的问题,笔者设计了机场旅客随身行李智能安检系统。在分析国内机场旅客随身行李安检现状的基础上,将传统的机场旅客随身行李安检系统改造为智能安检系统,阐述了机场旅客随身行李智能安检系统的平面布局、系统处理流程、智能安检控制与信息系统的设计思路,指出该系统不但做到了旅客信息和随身行李安检图像的一一对应,使得安检过程更加有序、高效,追溯更加容易、简单,而且降低了安检人员的工作强度,提升了整个安检系统的处理能力,为旅客提供了便利。