[发明专利]危险物品识别系统及其方法

摘要

本发明公开一种危险物品识别系统及其方法，该系统首先通过智能终端上的摄像头获取需识别的物品，并将图像信息传递到物品识别服务器中，服务器管理模块将图像信息发送到推理模块进行图像识别，推理模块通过离线训练模块所学习的资料进行物品的识别，当读取物品为危险物品时，推理模块传递到报警器进行危险提示，当读取物品不是危险物品时，推理模块发送到智能终端进行物品信息展示。本发明的识别方案是离线学习，建立离线训练模型，使用者不依赖网络，根据使用者需求，可进行二次开发，周期短，根据应用场景，调试优化，效果更好。

主权项

一种危险物品识别系统，其特征在于，包括物品识别服务器、带摄像头的智能终端以及报警器；所述物品识别服务器包括：离线训练模块，对标注好的物品图像进行训练并储存相关物品图像的特征，基于CNN卷积神经网络算法设计多层网络在tensorflow框架中对标注好的物品图像，通过多次实践分析得到最优的参数，通过多轮迭代执行向前传播和向后传播算法，梯度算法找到相对较快的路径，使学习的特征值和真实值间的差值更快缩小到最小值，从而实现找到最优解；推理模块，判断物品种类，以30分之一秒采集一帧的速度，通过已经训练好的特征分类器进行特征提取，然后进行特征分布概率统计，根据特征概率分布，判断物品种类；识别反馈模块，对推理模块识别错误的破坏性用例进行收集，并发送到训练模块进行重复识别学习；以及服务器管理模块，根据应用场景，调试优化训练模块以及推理模块的运行；所述智能终端包括：图像采集模块，通过摄像头获取待识别物品各角度的图像信息；识别展示模块，根据推理模块所识别的正常物品种类，将该物品的信息进行展示；主控模块，协调图像采集模块、识别展示模块以及危险报警模块之间的信息传递与分析；所述报警器上设有危险报警模块，根据推理模块所识别的破坏性物品种类，发出报警提示；所述离线训练模块以及推理模块均与服务器管理模块通讯连接，所述识别反馈模块的输入端与推理模块相连，所述识别反馈模块的输出端与服务器管理模块通讯连接；述图像采集模块的输出端与主控模块相连，所述识别展示模块的输入端与主控模块相连，所述危险报警模块的输入端与服务器管理模块相连。