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為了確保公共交通的安全，安全檢查已成為確保公共生命財產(chǎn)安全的必要手段。但是，由于中國人口流動性高和客流量大，對安全檢查技術的需求和要求也在增加。

由于依靠人工檢查和圖像識別的傳統(tǒng)工作方法無法滿足人們出行時的人流需求，因此越來越多的現(xiàn)代智能技術被應用在安全檢查領域。

目前，在許多機場安全檢查場景中已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能和硬件的結(jié)合。通過對各種安全檢查圖像的數(shù)據(jù)處理，使用深度學習算法來實現(xiàn)對違禁品的自動識別和預警。這樣，大大降低了安全人員的勞動強度，提高了安全檢查的質(zhì)量，避免了因遺漏，誤判危險品而造成的不良后果。

在安全檢查領域中廣泛使用的雙能X射線透射技術，使用不同的高能和低能X射線源分別對檢查的物品進行透視檢查，并獲得兩次高能和低能透視檢查圖像，并獲得與材料有關的效應有關原子序數(shù)的信息。通過這種雙能X射線透視技術獲得的圖像，再應用圖像分割技術，可以實現(xiàn)有機物和無機物的分離。還可以實現(xiàn)同一項目的高，低灰度圖像可以分別顯示在不同的顯示器上，方便安全人員比較和分析項目。

但是與此同時，這項技術也有一定的局限性。盡管獲得等效原子序數(shù)可以為被測產(chǎn)品的類型以及物體的材料和類型的識別奠定基礎，但是當被測產(chǎn)品相互屏蔽時，錯誤檢測率會增加，等效原子序數(shù)誤差范圍大，很難檢測到違禁品。

由于X射線安全檢查設備只能顯示與對象顏色相對應的顏色，因此不能分離獨立的對象。因此，要求安全人員的工作經(jīng)驗和個人素質(zhì)很高，并且不可能準確地識別違禁品。利用雙能X射線透射技術采集的圖像進行圖像分割處理，可以有效提高安全檢查效率。

眾所周知，深度學習中網(wǎng)絡的初始化極大地影響了網(wǎng)絡模型的效果。現(xiàn)有的成熟檢測架構(gòu)，例如RCNN系列算法，將使用ImageNet和訓練有素的模型參數(shù)來初始化網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。但是，現(xiàn)有的公共數(shù)據(jù)集ImageNet主要是真實世界的場景圖片，與復雜場景中收集的X射線圖片有很大不同。用ImageNet數(shù)據(jù)直接初始化，訓練效果不理想。

日聯(lián)科技基于自身獨特的大量安全X射線圖像注解數(shù)據(jù)，設計了一套直接將安全X射線圖像作為網(wǎng)絡初始化的解決方案，實現(xiàn)了像素級語義分割技術，具有明顯的意義。

目標檢測完成后，需要識別目標對象。同樣由于對象的重疊，目標中的許多對象會相互干擾。例如，如果瓶子的圖像上有金屬物體，那么瓶子的圖像自然會同時具有金屬物體的屬性，這很容易引起識別錯誤。目標分層技術的前提是目標要準確，必須根據(jù)目標的原色進行像素級邊緣切割，以恢復各自的顏色和重疊部分的信息。

完成目標檢測和目標分層技術后，可以獲得各個目標的準確形狀和顏色信息。并修改原子序數(shù)信息。同時，它還補充了通過雙能X射線圖像獲得的物體體積信息。該信息可以通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡自動了解要檢查的材料的最大概率。

將這些新技術應用于安檢領域中的機場，鐵路等行李處理系統(tǒng)，不僅減輕了安檢人員的工作強度，而且增強了安檢場景的安全能力。另一方面，它也有效地提高了旅客服務質(zhì)量。

隨著技術的進步，安全檢查和行李處理系統(tǒng)逐漸完善，人工智能在實際工作中的應用也越來越全面。