[发明专利]检查方法和检查设备以及计算机可读介质

说明书

公开了一种检查方法和检查设备以及计算机可读介质。该方法包括：用X射线扫描被检查物体，得到被检查物体的图像；利用第一神经网络处理所述图像，得到被检查物体的语义描述；读取所述被检查物体的舱单的文字信息；利用第二神经网络对被检查物体的舱单的文字信息进行处理，得到被检查物体的语义特征；基于所述语义描述和所述语义特征来判断所述被检查物体是否允许通过。利用上述实施例的方案，能够在确保检查准确率的同时，大大提高查验的速度，使得安全检查的效率得到大幅度提升。

技术领域

本申请涉及安全检查，具体涉及一种基于射线成像的检查方法和检查设备以及计算机可读介质。

背景技术

目前，物流行业扮演着愈发重要的角色。无论是“全民网购”思潮的兴起，还是国家提出的“一带一路”政策，物流都需要在其中发挥至关重要的作用。然而，有不法分子利用物流的便利性伪报寄送物品，实际邮寄毒品、爆炸物、枪支等违禁品。这给社会安全造成巨大威胁。

中国的《反恐怖主义法》第85条规定“铁路、公路、水上、航空的货运和邮政、快递等物流运营单位未实行安全查验制度，对客户身份进行查验，或者未依照规定对运输、寄递物品进行安全检查或者开封验视、未实行运输、寄递客户身份和物品信息登记制度的进行处罚”。这要求快递企业须落实100％先验视后封箱、100％寄递实名制、100％X光机安检等制度保障。

在这种情况下，如果采用人工查验的方法，确认申报信息与真实物品是否一致，势必造成大量的资源浪费和效率低下等问题。人工查验也会造成查验人员极大的工作压力。

发明内容

针对现有技术的一个或多个问题，本公开的实施例提出了一种检查方法、检查设备以及计算机可读介质，能够对被检查物体进行自动检查，在保证查验准确率的同时，极大地提高查验速度。

在本公开的一个方面，提出了一种检查方法，包括步骤：用X射线扫描被检查物体，得到被检查物体的图像；利用第一神经网络处理所述图像，得到被检查物体的语义描述；读取所述被检查物体的舱单的文字信息；利用第二神经网络对被检查物体的舱单的文字信息进行处理，得到被检查物体的语义特征；基于所述语义描述和所述语义特征来判断所述被检查物体是否允许通过。

根据本公开的实施例，所述第一神经网络是卷积神经网络或者基于候选区域的卷积神经网络或者基于快速候选区域的卷积神经网络，所述第二神经网络是循环神经网络或者双向循环神经网络。

根据本公开的实施例，利用事先建立的图像-语义对集合来训练所述第一神经网络。

根据本公开的实施例，在利用所述第一神经网络对图像进行处理前还包括步骤：对所述被检查物体的图像进行二值化；将二值化的图像计算平均值；用二值化的图像的每个像素值减去所述平均值。

根据本公开的实施例，基于所述语义描述和所述语义特征来判断所述被检查物体是否允许通过的步骤包括：计算表示所述语义描述的第一向量与表示所述语义特征的第二向量之间的距离；在计算的距离小于阈值的情况下允许所述被检查物体通过。

根据本公开的实施例，在第一神经网络的训练过程中在样本图像中包含的多个区域特征与所述样本图片的舱单信息中包括的多个词语之间建立对应关系。

根据本公开的实施例，将表示所述区域特征的特征矢量与表示所述词语的语义矢量之间的点积作为区域特征与词语之间的相似度，并且利用所述样本图像的多个区域特征与其舱单信息包括的多个词语之间的相似度的加权和作为所述样本图像与其舱单信息之间的相似度。

在本公开的另一方面，提出了一种检查设备，包括：扫描装置，用X射线对被检查物体进行扫描，得到扫描图像；输入装置，输入所述被检查物体的舱单信息；处理器，配置为：利用第一神经网络处理所述图像，得到被检查物体的语义描述；利用第二神经网络对被检查物体的舱单的文字信息进行处理，得到被检查物体的语义特征；基于所述语义描述和所述语义特征来判断所述被检查物体是否允许通过。