Рентгеновский досмотр багажа с использованием компьютерного зрения: обзор
X-Ray Baggage Inspection With Computer Vision: A Survey
2020-01-01
SCID: 54.1/w4gf7cth
Discuss with AI
рентгеновский досмотр багажамноговидовой рентгеновский контролькомпьютерное зрениемногоэнергетическое рентгеновское тестированиеоткрытые наборы данных
Figures from the paper
Abstract (AI)
В последние десятилетия досмотр багажа на основе рентгеновской визуализации получил широкое распространение для защиты объектов, на которых контроль доступа имеет жизненно важное значение. На различных объектах общественного доступа, таких как аэропорты, правительственные здания, стадионы и площадки для проведения крупных мероприятий, весь багаж досматривается для обнаружения подозрительных предметов, например пистолетов и взрывчатых веществ. Хотя достижения в области рентгеновских технологий и компьютерного зрения сделали возможным выполнение многих задач рентгеновского обнаружения, ранее считавшихся невыполнимыми, прогресс в автоматизированном досмотре багажа по-прежнему весьма ограничен по сравнению с существующими потребностями. Поэтому рентгеновские досмотровые системы обычно обслуживаются операторами-людьми. Специалисты в области исследований и разработок, работающие над рентгеновским досмотром, переходят к новым подходам, способным оказывать помощь операторам. В статье представлен обзор современного состояния исследований в области досмотра багажа и выделены три направления, применяемые для решения этой задачи: (i) энергии рентгеновского излучения, поскольку накоплены достаточные научные данные о необходимости использования многоэнергетического рентгеновского контроля при идентификации материалов; (ii) мног ракурсная рентгеновская визуализация, поскольку она может эффективно применяться для исследования сложных объектов, когда неопределённость, связанная с использованием только одного ракурса, способна привести к неправильной интерпретации; и (iii) алгоритмы компьютерного зрения для анализа рентгеновских изображений, поскольку существует множество подходов компьютерного зрения, способных решать различные задачи распознавания трёхмерных объектов. Кроме того, в статье представлены полезные общедоступные наборы данных для обучения и тестирования, а также обобщены опубликованные экспериментальные результаты в данной области. Наконец, рассмотрены основные ограничения и намечены новые направления будущих исследований.
Key Findings
1
Автоматизированный рентгеновский досмотр багажа остается значительно менее развитым, чем необходимо, поэтому системы обычно продолжают полагаться на операторов.
2
Алгоритмы компьютерного зрения предлагают методы для решения многочисленных задач распознавания трехмерных объектов при рентгеновском досмотре багажа.
3
Многовидовая рентгенография может уменьшить ошибки интерпретации, вызванные неопределенностью при просмотре сложных объектов только с одного ракурса.
4
Обзор систематизирует общедоступные наборы данных, обобщает опубликованные экспериментальные результаты, рассматривает ограничения и обозначает направления будущих исследований.
5
Обзор определяет многoэнергетическую рентгенографию как необходимую для характеристики материалов при досмотре багажа.
Research Object
Автоматизированные системы рентгеновского досмотра багажа для обнаружения подозрительных объектов в условиях досмотра безопасности
Research Subject
Современные подходы и ограничения многоспектральной и многовидовой рентгеновской визуализации, а также распознавания на основе компьютерного зрения для помощи операторам при досмотре багажа
Publication Details
Publication Date
2020-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
88
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Источники этой статьи в scid.ai3
Классификация ImageNet с использованием глубоких сверточных нейронных сетей2017
Мультимодальная распределённая система Интернета вещей реального времени для управления городским движением (приглашённый доклад)2024
SIXray: крупномасштабный рентгеновский бенчмарк для досмотра с целью обнаружения запрещённых предметов на перекрывающихся изображениях2019