作者：辽宁科技大学 研究生 冯浩

指导教师：英特尔边缘计算创新大使  深圳职业技术大学 副教授 张海刚

本案例适用于x86以上英特尔平台

1、背景介绍：

公共安全问题日益凸显，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AIxBoard的智能安检盒子应运而生。利用深度学习模型和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

2、技术概述

2.1 OpenVINO™工具包

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™广泛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。

2.2 X光图像采集技术

X光图像采集技术就是利用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，可以通过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，可以用来检查产品内部是否有裂缝或缺陷；在安全检查中，可以用来检查行李或包裹中是否有危险物品。

2.3深度学习模型

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。现阶段，该研究成果已成功发表在PRCV 2022会议上，相关代码已经公开。

Github: https://github.com/zhgSZPT/Dualray

3、X光智能安检盒子

3.1硬件设备

安检机和xBoard

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。

3.2安检盒子整体检测流程

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。

3.3 安检盒子界面效果

完整演示视频：Youtube

4、X光智能安检盒子的优势

4.1双视角数据集：目前我们拥有最大的双视角数据集，这意味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。

4.2准确性：通过双视角监测技术和AI模型推理，使我们能够从多个角度观察被检物品，提高识别的准确性，大大减少漏检情况发生，有效识别各种危险物品。

4.3高效性：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，大大提高了安检效率。

4.4成本低：我们与英特尔直接进行供应链管理，从而降低硬件采购成本

4.5便携性：通过在安检机中部署插件，我们可以实现与不同安检设备的无缝衔接部署

观看视频链接：智能安检盒子.mp4_免费高速下载|百度网盘-分享无限制 (baidu.com)https://pan.baidu.com/s/1sBblS3s2bELvHgDKnbQ3CQ?pwd=30bq

5、应用场景与案例分析

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。这不仅能够提高安检的效率，减少人工操作的错误率和漏检率，还能够提供更加准确和可靠的安全保障，确保公共安全。

6、结论

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有重要意义。随着技术的不断发展和优化，X光智能安检盒子的应用范围也在逐步扩大。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，大大提高了安检效率。在学校、企事业单位等场所，X光智能安检盒子也被广泛应用于安全检查。因此，可以预见的是，随着技术的不断进步，X光智能安检盒子将会在更多的场景中发挥重要作用，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信息，如身份信息、行李物品信息等。如果这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，我们必须加强对数据安全的监管和保护，确保乘客的个人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，不断提高其性能和安全性，以更好地保障乘客的权益和安全。

1. 相关文章专利以及产权

(1) Yu Ren, Haigang Zhang*. LightRay: Lightweight Network for Prohibited Items Detection in X-ray Images during Security Inspection, Computers and Electrical Engineering, 2022, 103, 108283. (SCI, JCR-Q2, 2023IF: 4.3 )

(2) Haigang Zhang*, Zihao Zhao, et al. Attention-based Prohibited Item Detection in X-ray Images during Security Checking. IET image processing, 2023. (SCI, JCR-Q3, 2023IF: 2.3 )

(3) Yutan Zhang, Haigang Zhang*. Automatic detection of prohibited items with small size in X-ray images. Optoelectronics Letters. 2020, 16. 313-317. 10.1007/s11801-020-9118-x. (EI)

(4) 赵晴, 张海刚* 等. 基于ScoreCAM的X光安检违禁品检测. 计算机工程与设计, 2022, 43(12): 3483-3492(中 文核心)

(5) Wenzhao Teng, Haigang Zhang*, et al. Lightweight Prohibited Items Detection Model in X-ray Images based on Improved YOLOv7-tiny. ISAIR 2023.

(6) Peng Sun, Haigang Zhang*, et al. MobileViT based Lightweight Model for Prohibited Item Detection in X-ray Images. ACPR 2023.

(7) Modi Wu, Feifan Yi, Haigang Zhang*, et al. Dualray: Dual-view X-ray Security Inspection Benchmark and fusion detection framework, PRCV 2022.

(8) Xinxin Wang, Haigang Zhang*, et al. DETR Based Prohibited Item Detection in X-ray Security Checking Images. CASE 2023: 1-7

(9)Jiuyuan An, Haigang Zhang*. Semantic Segmentation for Prohibited Items in Baggage Inspection. International Conference on Intelligent Science and Big Data Engineering, 2020.