[发明专利]一种基于大数据的安检卡口检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的安检卡口检测方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，生成标准危险品原子曲度特征矩阵；

具体包括：步骤101，采集危险品数据；

步骤102，建立危险品原子曲度特征矩阵；

步骤103，轮询危险品目录链表，提取危险品特征信息，将所述危险品特征信息存储至所述标准危险品原子曲度特征矩阵，

步骤103具体流程为：

轮询危险品目录链表提取危险品特征信息，将所述危险品特征信息存储到标准危险品原子曲度特征矩阵；其中，a表示危险品种类，b表示危险品名称，c表示危险品编号，d表示危险品图像，e表示危险品厚度，f表示危险品原子序数，h表示危险品平均曲度，q表示危险品特征值；

其中，平均曲度h的计算方法为，建立直角坐标系，对于图像的边缘的像素点，每隔距离j获取图像的两个点，坐标分别为（x1，y1）、（x2，y2），采用如下公式计算两个点的曲度hi，

计算n组曲度的平均曲度h，其中n大于或等于1，将h保存到标准危险品原子曲度特征矩阵中：

所述标准危险品原子曲度特征矩阵中危险品特征值q的计算方法：

其中，g1表示危险品厚度e的权值，g2表示原子序数f的权值，g3平均曲度权值；

步骤2，将待检测物品原子曲度特征矩阵的特征值与所述标准危险品原子曲度特征矩阵的特征值进行比对；

步骤3，根据特征值比对结果确定是否为危险品，若为危险品则进行告警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待检测物品原子曲度特征矩阵的特征值与所述标准危险品原子曲度特征矩阵的特征值进行比对包括，

步骤201，提取待检测物品特征信息；

步骤202，对待检测物品图像进行处理，通过图像像素断点检测识别所述待检测物品图像中的不同物品，将图片分割成至少一子图片；

步骤203，建立待检测物品原子曲度特征矩阵，将待检测物品原子曲度特征矩阵的特征值与所述标准危险品原子曲度特征矩阵的特征值进行比对。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立待检测物品原子曲度特征矩阵，将待检测物品原子曲度特征矩阵的特征值与所述标准危险品原子曲度特征矩阵的特征值进行比对具体包括，

建立待检测物品原子曲度特征矩阵，其中，L表示待检测物品K个子图片的具体编号，e2表示待检测物品厚度，f2表示待检测物品原子序数，h2表示待检测物品平均曲度，q2表示待检测物品特征值；

对于待检测物品每个子图片，计算子图片的平均曲度h2，具体计算方法为，建立直角坐标系，对于子图像的边缘像素点，每隔距离j获取子图像边缘像素点的两个点，坐标分别为（x1，y1），（x2，y2）；采用如下公式计算两个点的曲度h2i，

计算n组曲度的平均曲度h2，其中n大于或等于1，将h2保存到待检测物品原子曲度特征矩阵中：

其中，待检测物品原子曲度特征矩阵中待检测物品子图像的特征值q2的计算方法：

其中，表示待检测物品厚度e2的权值，表示原子序数f2的权值，平均曲度权值；

对比标准危险品原子曲度特征矩阵，对于待检测物品原子曲度特征矩阵中每个特征值q2，将其与标准危险品原子曲度特征矩阵中每个特征值q对比，若相似度大于或等于预设阈值，则将待检测物品加入危险品提示列表中。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括，

将所述危险品提示列表的危险品数据输出至前端，在前端展示危险品提示列表信息，提示待检测物品存在危险品信息。