X-光特定物体图像识别算法的研究与实现

发布时间：2020-06-08 13:49

【摘要】：本课题来自内蒙古物流快递企业提出的一个横向科研项目。随着X-光安检机在众多安检点被广泛应用,使用X-光安检机检测包裹中是否存在特定可疑物品,成为物流安全中必须排查的部分。由于无人值守X-光图像识别技术的研究仍处于初始阶段,目前物流行业仍需要安检人员时刻值守在X-光安检机旁边观察每一件经过安检机的物体图像,需要耗费极大的人力物力且工作效率低,为了改变这一状况,研究无人值守X-光图像识别技术是十分必要的。本课题结合了某物流企业提出的工程项目需求,在不影响物流排查时安检机正常运作的基础上,设计开发一种无人值守X-光安检机特定物体图像识别算法。本论文对特定物体的检测通过机器视觉技术做到准确快速识别,从而满足物流企业时效性的需求。本文主要研究并实现了X-光特定物体图像识别的三种算法。首先,用SIFT算法验证了数字图像处理基础的理论应用。其次,由于本课题针对物流企业提出的实际问题与需求,所以为了将算法与硬件相结合,本文引入基于直方图方法的图像识别算法,成功应用于背景单一的X-光图像上。最后,分析了直方图算法在识别背景复杂的X-光图像时的缺点,搭建了适合本课题的卷积神经网络,为进一步提高算法的识别率和测试速度进行了探讨。
【图文】：

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彩色是一种特殊的描绘子，在真实场景中门负责彩色视觉的接受器。相关的实验结其中 33%对绿色光敏感，2%的对蓝色光敏色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue）员会）在 1931 年设计的三颜色的波长值m。RGB 图像又称真彩色图，利用 3 个大由 R、G、B 这 3 个分量来表示，R 表示过 RGB 三种颜色组合来表示。如图 2.1 占一个字节，即由[0,255]中的任意数值表 224（即 1677216，通常记为 16M）。图 2片，，实物情景为将机械硬盘和若干 U 盘个通道后分别显示的单色图像，也称 RG
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;O434.19

【参考文献】