基于OpenVINO™和AIxBoard的智能安检盒子设计

  公共安全问题日渐凸显，传统安检手段面临挑战。为提高安检效率和保障公共安全，基于 OpenVINO 和模型和 X 光图像处理技术，该设备能够实时识别危险物品并发出警报，为公共场所、机场等场景提供高效、准确的安检解决方案。

  OpenVINO是一种开放的视觉推理库，提供了一系列深度学习模型和算法，用于对图像和视频进行推理和分析。它的功能特点包括支持多种深度学习模型和算法、具有高度可扩展性和可定制性、能够运行在多种硬件平台上等。

  OpenVINO大范围的应用于计算机视觉领域，包括人脸识别、物体检测、场景分割、姿态估计等。在智能安防、智能交通、智能零售、智能医疗等领域都有广泛的应用，例如用于智能监控、智能交通管理、智能商品推荐、智能医疗诊断等。

  X 光图像采集技术是利用 X 光穿透物体，然后记录下来 X 光在物体内部的强度变化，从而得到物体内部的结构信息。这种方法不需要打开物体，就能看到里面的情况，所以叫做非侵入性。这种技术非常快，可以实时看到结果，因此在医学、工业和安全检查等领域都有广泛应用。比如在医学中，能够最终靠 X 光看到人体内部的疾病情况，如骨折或肺部疾病；在工业中，可拿来检查产品内部是否有裂缝或缺陷；在安全检查中，可拿来检查行李或包裹中是否有危险物品。

  我们设计的模型提出“副通道对主通道实现特征助力”。该模型旨在实现对主通道 X 光安检图像中违禁品的检测，副通道则通过融合模块对主通道实现特征增强。副通道特征融合模块的设计如上图所示，引入通道注意力和空间注意力以实现有效特征筛选。

  整个安检流程需要三个硬件设备，其一是安检机用于扫描 X 光图像、其二是安检盒子用于推理 AI 模型以及提供界面展示服务，其三是监视器用于给安检人员检视。

  安检机通过 X 光扫描出一张图像，安检机中的插件会监控图像的生成以及负责通知并传输到安检盒子，安检盒子拿到图像之后使用 OpenVINO、OpenCV 等框架进行 AI 模型推理监测，将推理后得到的结果通过网页的形式展示给安检人员。

  目前我们拥有最大的双视角数据集，这在某种程度上预示着我们的系统具有更丰富的图像数据，可以更准确地识别各种物品，提高安检的准确性。

  通过双视角监测技术和 AI 模型推理，使我们也可以从多个角度观察被检物品，提高识别的准确性，大幅度减少漏检情况出现，有效识别各种危险物品。

  与传统的人工安检相比，X 光智能安检盒子可以24小时不间断工作，大幅度的提升了安检效率。

  在公共场所，如商场、地铁、火车站等，X 光智能安检盒子的应用能够有效提升安全检查的效率和准确性。以地铁为例，通过在地铁入口或重要站点部署 X 光智能安检盒子，能够实时对通过的行李和物品进行扫描和分析，迅速识别出潜在的危险物品，如刀具、枪等。这不仅仅可以提高安检的效率，减少人工操作的错误率和漏检率，还可提供更加准确和可靠的安全保障，确保公共安全。

  X 光智能安检盒子作为一种高科技的安检设备，在提升安检效率和保障公共安全方面具备极其重大意义。随技术的持续不断的发展和优化，X 光智能安检盒子的应用场景范围也在逐步扩大。例如，在机场、火车站、地铁站等场所，X 光智能安检盒子能够对乘客进行快速安检，大幅度的提升了安检效率。在学校、企业和事业单位等场所，X 光智能安检盒子也被大范围的应用于安全检查。因此，能预见的是，随技术的慢慢的提升，X 光智能安检盒子将会在更多的场景中发挥及其重要的作用，如海关、快递物流、金融等行业。

  然而，在关注 X 光智能安检盒子的效率和安全性的同时，我们也必须关注其隐私保护和数据安全问题。这是因为，X 光智能安检盒子的使用可能会涉及到乘客的个人隐私信息，如身份信息、行李物品信息等。如果这一些信息被不法分子获取，将会对乘客的隐私造成威胁。因此，在推广和使用 X 光智能安检盒子的过程中，我们一定要加强对数据安全的监管和保护，确保乘客的个人隐私信息不会被泄露或滥用。同时，我们也需要加强对 X 光智能安检盒子的技术创新和改进，逐步的提升其性能和安全性，以更好地保障乘客的权益和安全。

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