科创中国

行业领域

高端装备制造产业

需求背景

当前人工智能技术快速发展，基于深度学习的图像识别在计算机领域越来越成熟，由于它适应性强、具有自我学习和概括、抗噪声能力强、编程易实现等优点，目前已经应用到很多业务场景并取得了较好的效果。相比之下，对X光图像的识别存在更多的困难：包裹内的物品存在着种类多、背景复杂、物品相互遮挡等问题。随着深度学习技术的不断发展，对X光图像进行识别在医学领域已经有所应用，同时，针对X光图像违禁品检测的相关研究也取得了不错的进展，因此，利用深度学习技术代替人工识别的方式，实现X光图像智能识别、自动预警成为可能。

需解决的主要技术难题

主要技术难题如下：

1.图像识别精准度目前仍然面临一些难点：视角变化、大小变化、形变、遮挡、光照条件、背景干扰、类内差异都会影响识别效果，需要在精准识别技术方面不断加强研究；

2.研发机器学习技术，进一步提升智能水平，使其具有更强的学习能力和识别技术；

3.提升计算算法与算力，机器具有巨大的计算能力，可以设计合适的算法在短时间内找到所需的信息，以便进行比较和识别。但是数据量太大，识别过程很短，因此如何缩短识别时间，确保识别结果是关键

期望实现的主要技术目标

主要技术目标：

1、进一步提升识别准确度

2、提升识别效率

X光图片智能审像系统是集X光图像采集、数据汇聚、分析处理、违禁物品自动检测、数据存储为一体的非侵入式解决方案。可对多种类违禁物品如走私品、易爆物品、危险品等进行快速检查，智能识别、并能根据人工干预的结果进行机器学习，不断的提高物品检测的准确率，最终达到减少人工参与、提升效率的目的。通过技术研发与引入合作，期望能进一步提升识别准确度，提升识别效率。

需求解析

解析单位：“科创中国”现代农业产业科技服务团（中国农业工程学会） 解析时间：2022-10-31

郑以宏

中国农业工程学会

研究员

综合评价

需求描述非常清晰，此项技术属于行业共性问题，我们的技术专家基本可以解决，在疫情允许的前提下，可以到现场指导企业生产。

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处理进度