可视化识别技术在进境旅邮检动植物源风险监管中的应用

发布时间：2021-03-07 12:58

　　本文综述了当前可用的非接触式可视化识别技术及中国口岸的应用现状,在刘扬东等提出的针对检疫物的CT图像着色和自动识别算法基础上,利用传统的X光机和CT检查装置,汇集其他安检领域过往的图像与数据,研发识别动植物源产品的算法,提高旅邮检中动植物产品的识别率,减少人为误差。 

【文章来源】：植物检疫. 2020,34(04)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

去除金属前后图像对比

由于去除了金属等一大类别物品的图像，该算法得以把有限的图像显示资源集中在优化有机物的显示和成像上，采用三维体数据边缘增强、锐化结合光照渲染的方法实现有机物轮廓的立体展示，令有机物的成像更加细腻清晰（图2）。4.2.3 赋色不同有机物

针对检验检疫查验的重点物品，针对性地开发了自动报警功能。对于一些人眼难以区分的植物种子（苗）、蔬菜水果、香肠和果冻等产品、动物及肉类制品采用成分分析结合形状检测等手段综合实现自动报警（图4～6）。极大地方便了工作人员的判图工作，并可提高查验违禁品的比例。图4种子二维和三维图像对比

【参考文献】：
期刊论文
[1]海关旅检监管业务流程再造的路径探索——基于关检融合的背景[J]. 翟东堂,张乐,胡恩佳.  石家庄学院学报. 2020(01)
[2]针对检疫物的CT图像着色和自动识别方法研究[J]. 刘扬东,王璐,李栋.  自动化与信息工程. 2019(02)
[3]浙江省红火蚁发生防控现状与未来对策思考[J]. 李艳敏,孟幼青,王荣洲,李月红,黄俊,应俊杰,卢英.  浙江农业科学. 2018(12)
[4]中国农产品贸易特征与发展趋势[J]. 韩晨雪,陈珏颖,刘合光.  农业展望. 2018(06)
[5]我国进境植物检疫性菌物截获现状与展望[J]. 段维军,严进,蔡磊,朱水芳.  菌物学报. 2017(10)
[6]人工智能技术在高铁安检系统中的前瞻性应用[J]. 米仲勇.  电子技术与软件工程. 2017(12)



本文编号：3069138