针对检疫物的CT图像着色和自动识别方法研究

刘扬东; 王璐; 李栋

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针对检疫物的CT图像着色和自动识别方法研究

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针对CT检疫设备在识别检疫物时出现误报、漏报等问题,提出一种基于深度学习的CT图像着色和自动识别方法.通过采集检疫物的名称、形态和数量等属性,建立检疫物和安全品数据库;重建CT图像的密度、等效原子序数等三维形状特征;提取三维物体特征的3个归一化正交截面,作为深度学习网络的输入,使用多输入的卷积神经网络进行三维物体识别.同时,对金属、轻薄物、种子和水果等检疫物进行CT图像着色方法的改进,提高了检疫物的显示效果.在Python平台进行深度学习网络训练,结果表明,CT检疫设备检出准确率提高了约20％.

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来源
《自动化与信息工程》 |2019年第2期|20-24|共5页
作者
刘扬东; 王璐; 李栋;
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作者单位

中华人民共和国广州白云机场海关;

同方威视技术股份有限公司;

同方威视技术股份有限公司;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
深度学习; 图像着色; 图像自动识别;

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