摘要
本发明公开了一种充电宝电池非取出式安检的方法及系统。该方法包括:采集不同电池容量和不同参数规格的充电宝信息数据,建立标准充电宝信息数据库;通过深度学习网络,对充电宝的二维图像及三维模型开展样本训练;安检设备对待检行包进行扫描,得到安检图像数据,判定待检行包中是否存在充电宝;将安检图像数据进行分割,得到充电宝体素信息。将充电宝空间位置信息与充电宝体素信息进行融合,得到融合后的充电宝区域。将融合后的充电宝区域进行优化,得到优化后的充电宝区域;计算待检行包中充电宝的充电宝信息数据,判定待检行包中的充电宝是否符合安检标准。本发明通过分析平均密度和原子序数等物理特性,实现了非取出式的充电宝安检模式。
技术关键词
安检图像
充电宝电池
深度学习网络
三维形态学
安检设备
三维模型
识别算法
数据
存储计算机程序
密度
处理器
物理
存储器
孔穴
样本
空洞
参数
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雪茄烟
图像特征信息
评价方法
深度学习模型
染色体
医药品
风险预警系统
分布式账本
特征聚类分析
编码规则
遥感影像技术
监测系统
多层注意力机制
地面移动平台
遥感影像数据
链表
识别方法
车辆身份信息
深度学习网络模型
视频