本發(fā)明屬于安檢技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種違禁品安檢自動識別裝置。

背景技術(shù)：

隨著城市交通系統(tǒng)的不斷完善，地鐵由于其安全性高、準(zhǔn)時可靠、方便舒適、綠色環(huán)保等諸多優(yōu)點(diǎn)，成為了人們出行的第一選擇。然而，地鐵安檢作為地鐵人員必須履行的檢測手續(xù)和保障旅客安全的重要措施，人流量愈發(fā)龐大使得行李物品的數(shù)量大大增加，這也就使得安檢系統(tǒng)的壓力隨之劇增。人工檢查要求安檢員精力集中，人力成本較高，智能化程度低且會出現(xiàn)紕漏對地鐵安全運(yùn)行產(chǎn)生威脅。因此有必要存在一種自動識別常見違禁品的系統(tǒng)，這種系統(tǒng)可方便乘客，有效防止違禁品入站，減輕地鐵安檢壓力，提高安檢員工作效率。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種違禁品安檢自動識別裝置，以解決傳統(tǒng)地鐵安檢帶來的諸多不便，提高安檢效率，保證乘客安全，使地鐵安檢更加智能化。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一種違禁品安檢自動識別裝置，包括：

X光機(jī)成像系統(tǒng)，向傳送帶1上的行李箱包發(fā)出X射線，檢測透過行李箱包后衰減的X射線，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換得到行李箱包內(nèi)物品的數(shù)字圖像顯示在液晶顯示屏上；

計算機(jī)主控系統(tǒng)，接收所述數(shù)字圖像進(jìn)行違禁品識別；

行李分流系統(tǒng)，包括斜向輥輪2和分流傳送帶3，其中，分流傳送帶3以并聯(lián)形式設(shè)置在傳送帶1的傳送路線上，斜向輥輪2設(shè)置在傳送帶1的傳送路線上，且位于分流傳送帶3和傳送帶1的交接處；

當(dāng)所述計算機(jī)主控系統(tǒng)識別出違禁品時，向行李分流系統(tǒng)發(fā)送控制信號，斜向輥輪2浮起，將相應(yīng)行李箱包導(dǎo)入分流傳送帶3，最終送往分流傳送帶3末端的開包操作臺4。

所述X光機(jī)成像系統(tǒng)包括：

用于發(fā)出X射線的X射線發(fā)射裝置；

用于檢測透過行李箱包后X射線的非晶硅平板檢測器；

用于執(zhí)行A/D轉(zhuǎn)換的模數(shù)變換器；

以及用于顯示數(shù)字圖像的液晶顯示屏。

所述計算機(jī)主控系統(tǒng)包括圖像識別模塊，實時接收到數(shù)字圖像時，將圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間并復(fù)制三份，根據(jù)常見違禁品的X光成像顏色不同，分為三種顏色進(jìn)行顏色識別，設(shè)置不同的H、S、V參數(shù)閾值，將行李內(nèi)的物品形狀提取出來使之為黑色，其余每一種顏色下的背景和雜物由于在X光照射下顯示為其他非檢測顏色或者白色，則被統(tǒng)一剔除為白色，在優(yōu)化圖像質(zhì)量后，將三份不同顏色識別后的圖像與預(yù)存的相應(yīng)顏色下違禁品的圖像模板并行處理，進(jìn)行SURF特征匹配，匹配率在55％以上則認(rèn)為行李箱包中存在違禁品。

所述三種顏色溫度藍(lán)色、綠色以及橙色，藍(lán)色的閾值為：100°<H<124°、43<S<255、46<V<255,綠色的閾值為：35°<H<77°、43<S<255、46<V<255，橙色的閾值為11°<H<25°、43<S<255、46<V<255。

所述藍(lán)色對應(yīng)匕首、槍支、管制刀具、電池；綠色對應(yīng)油漆、汽油、鞭炮、打火機(jī)氣體瓶、彈藥；橙色對應(yīng)酒精、礦泉水。

所述計算機(jī)主控系統(tǒng)包括語音通知模塊，SURF特征匹配后所得結(jié)果在液晶屏上實時顯示，通過所述語音通知模塊將結(jié)果播報給檢查員。

所述的圖像識別模塊采用SURF特征匹配算法，步驟如下：

首先，進(jìn)行高斯濾波，構(gòu)建圖像中每一個像素點(diǎn)的Hessian矩陣，經(jīng)過處理的每個像素點(diǎn)則與其三維領(lǐng)域的26個點(diǎn)進(jìn)行大小比較，若為最大值或最小值，則保留當(dāng)做初步的特征點(diǎn)；

然后，采用三維線性插值法得到亞像素級的特征點(diǎn)，同時也去掉了值小于一定閾值的點(diǎn)，特征值最強(qiáng)的點(diǎn)被檢測出來；

接著，選取特征點(diǎn)的主方向，統(tǒng)計特征點(diǎn)領(lǐng)域內(nèi)的水平harr小波特征和垂直harr小波特征，選取最大值的方向作為該特征點(diǎn)的主方向；

最后，在特征點(diǎn)周圍取一個正方形框，把該框分為16個子區(qū)域，統(tǒng)計每一個子區(qū)域間像素的水平和垂直方向的harr小波特征，分為水平方向值之和、水平方向絕對值之和、垂直方向之和、垂直方向絕對值之和，一共得到64維的向量，作為該點(diǎn)SURF描述子，對X光圖像中與預(yù)存的違禁品圖像模板中的SURF描述子數(shù)量進(jìn)行匹配，匹配率在55％以上則認(rèn)為行李中存在違禁品。

所述行李分流系統(tǒng)中，傳送帶1上有滾軸結(jié)構(gòu)，斜向輥輪2設(shè)置在滾軸之間，輥輪軸與滾軸平行，且斜向輥輪2低于滾軸上邊沿，輥輪軸下部有與托舉電機(jī)連接的托架，托舉電機(jī)在收到信號后帶動托架上浮，進(jìn)而帶動斜向輥輪2高出滾軸上邊沿，將行李箱包導(dǎo)入分流傳送帶3。

所述斜向輥輪2為兩排，每排由8～10個向分流傳送帶3傾斜的輥輪組成。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明可檢測到行李中的大多數(shù)常見違禁品，例如管制刀具、槍支、易燃易爆物、不明液體等，執(zhí)機(jī)員只需觀察較為罕見的違禁品，減輕執(zhí)機(jī)員工作壓力，提高地鐵安檢效率，更好的保證地鐵運(yùn)行和乘客安全。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的行李分流系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖(俯視圖)。

圖2為本發(fā)明的行李分流系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖(立體圖)。

圖3為本發(fā)明的電機(jī)傳動示意圖。

圖4為本發(fā)明工作流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例詳細(xì)說明本發(fā)明的實施方式。

本發(fā)明一種違禁品安檢自動識別裝置，包括：

X光機(jī)成像系統(tǒng)，向傳送帶1上的行李箱包發(fā)出X射線，檢測透過行李箱包后衰減的X射線，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換得到行李箱包內(nèi)物品的數(shù)字圖像顯示在液晶顯示屏上。其結(jié)構(gòu)包括：用于發(fā)出X射線的X射線發(fā)射裝置、用于檢測透過行李箱包后X射線的非晶硅平板檢測器、用于執(zhí)行A/D轉(zhuǎn)換的模數(shù)變換器以及用于顯示數(shù)字圖像的液晶顯示屏。

計算機(jī)主控系統(tǒng)，接收數(shù)字圖像進(jìn)行違禁品識別。

行李分流系統(tǒng)，參照圖1和圖2，包括斜向輥輪2和分流傳送帶3，其中，分流傳送帶3以并聯(lián)形式設(shè)置在傳送帶1的傳送路線上，斜向輥輪2設(shè)置在傳送帶1的傳送路線上，且位于分流傳送帶3和傳送帶1的交接處，具體地，傳送帶1上有滾軸結(jié)構(gòu)，斜向輥輪2設(shè)置在滾軸之間，輥輪軸與滾軸平行，且斜向輥輪2低于滾軸上邊沿，輥輪軸下部有與托舉電機(jī)連接的托架。斜向輥輪2為兩排，每排由8～10個向分流傳送帶3傾斜的輥輪組成，在收到工作信號后，托舉電機(jī)帶動托架上浮，進(jìn)而帶動斜向輥輪2高出滾軸上邊沿大約10mm，將行李箱包導(dǎo)入分流傳送帶3，并最終送入開包操作臺4。

參照圖3，斜向輥輪2與傳送帶1可以共用同一個電機(jī)5，電機(jī)5順時針旋轉(zhuǎn)帶動搖臂，可使得斜向輥輪2上浮。

本發(fā)明工作過程如圖4所示：

X光機(jī)成像系統(tǒng)向傳送帶上所檢測的行李發(fā)出X射線，非晶硅平板檢測器檢測到透過衰減的X射線，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換得到行李內(nèi)部物品的數(shù)字圖像。

圖像識別模塊實時接收到X光圖像后，將圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間并復(fù)制三份，根據(jù)常見違禁品的X光成像顏色不同，分為：藍(lán)色(匕首、槍支、管制刀具、電池)，綠色(油漆、汽油、鞭炮、打火機(jī)氣體瓶、彈藥)，橙色(酒精、礦泉水)進(jìn)行顏色識別，即設(shè)置不同的H、S、V參數(shù)閾值(藍(lán)色的閾值為：100°<H<124°、43<S<255、46<V<255,綠色的閾值為：35°<H<77°、43<S<255、46<V<255，橙色的閾值為11°<H<25°、43<S<255、46<V<255)，將違禁品圖形提取出來使之為黑色，其余該顏色下的背景和雜物則被剔除為白色。

在進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作優(yōu)化圖像質(zhì)量后，將三份不同顏色識別后的圖像與預(yù)存的各種顏色下違禁品的圖像模板并行處理，可提高運(yùn)行速率。進(jìn)行SURF特征匹配，因為SURF特征匹配具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性、高運(yùn)行速率和較高的匹配成功率，一定程度上解決了行李中的違禁品由于角度和大小不同產(chǎn)生的偏差，同時滿足識別系統(tǒng)的實時性和準(zhǔn)確性。SURF特征匹配算法步驟如下：

首先，由于需要具備尺度無關(guān)性所以需要進(jìn)行高斯濾波，構(gòu)建圖像中每一個像素點(diǎn)的Hessian矩陣，經(jīng)過處理的每個像素點(diǎn)則與其三維領(lǐng)域的26個點(diǎn)進(jìn)行大小比較，若為最大值或最小值，則保留當(dāng)做初步的特征點(diǎn)；

然后，采用三維線性插值法得到亞像素級的特征點(diǎn)，同時也去掉了值小于一定閾值的點(diǎn)，特征值最強(qiáng)的點(diǎn)被檢測出來；

接著，選取特征點(diǎn)的主方向，統(tǒng)計特征點(diǎn)領(lǐng)域內(nèi)的水平harr小波特征和垂直harr小波特征，選取最大值的方向作為該特征點(diǎn)的主方向；

最后，在特征點(diǎn)周圍取一個正方形框，把該框分為16個子區(qū)域，統(tǒng)計每一個子區(qū)域間像素的水平和垂直方向的harr小波特征，分為水平方向值之和、水平方向絕對值之和、垂直方向之和、垂直方向絕對值之和，一共得到64維的向量，作為該點(diǎn)SURF描述子，對X光圖像中與預(yù)存的違禁品圖像模板中的SURF描述子數(shù)量進(jìn)行匹配，匹配率在55％以上則認(rèn)為行李中存在違禁品。

綜合三份圖像匹配后所得結(jié)果，在液晶屏上實時顯示，通過的語音通知模塊將該結(jié)果播報給檢查員，計算機(jī)主控系統(tǒng)向行李分流系統(tǒng)發(fā)送控制信號，斜向輥輪2浮起，將相應(yīng)行李箱包導(dǎo)入分流傳送帶3，最終送往分流傳送帶3末端的開包操作臺4，進(jìn)行開包檢查。

同時，計算機(jī)主控系統(tǒng)包括語音通知模塊，SURF特征匹配后所得結(jié)果在液晶屏上實時顯示，通過語音通知模塊將結(jié)果播報給檢查員。