發(fā)布時(shí)間：2021-03-07 12:58

　　本文綜述了當(dāng)前可用的非接觸式可視化識(shí)別技術(shù)及中國口岸的應(yīng)用現(xiàn)狀,在劉揚(yáng)東等提出的針對(duì)檢疫物的CT圖像著色和自動(dòng)識(shí)別算法基礎(chǔ)上,利用傳統(tǒng)的X光機(jī)和CT檢查裝置,匯集其他安檢領(lǐng)域過往的圖像與數(shù)據(jù),研發(fā)識(shí)別動(dòng)植物源產(chǎn)品的算法,提高旅郵檢中動(dòng)植物產(chǎn)品的識(shí)別率,減少人為誤差。 

【文章來源】：植物檢疫. 2020,34(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

去除金屬前后圖像對(duì)比

由于去除了金屬等一大類別物品的圖像，該算法得以把有限的圖像顯示資源集中在優(yōu)化有機(jī)物的顯示和成像上，采用三維體數(shù)據(jù)邊緣增強(qiáng)、銳化結(jié)合光照渲染的方法實(shí)現(xiàn)有機(jī)物輪廓的立體展示，令有機(jī)物的成像更加細(xì)膩清晰（圖2）。4.2.3 賦色不同有機(jī)物

針對(duì)檢驗(yàn)檢疫查驗(yàn)的重點(diǎn)物品，針對(duì)性地開發(fā)了自動(dòng)報(bào)警功能。對(duì)于一些人眼難以區(qū)分的植物種子（苗）、蔬菜水果、香腸和果凍等產(chǎn)品、動(dòng)物及肉類制品采用成分分析結(jié)合形狀檢測等手段綜合實(shí)現(xiàn)自動(dòng)報(bào)警（圖4～6）。極大地方便了工作人員的判圖工作，并可提高查驗(yàn)違禁品的比例。圖4種子二維和三維圖像對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]海關(guān)旅檢監(jiān)管業(yè)務(wù)流程再造的路徑探索——基于關(guān)檢融合的背景[J]. 翟東堂,張樂,胡恩佳.  石家莊學(xué)院學(xué)報(bào). 2020(01)
[2]針對(duì)檢疫物的CT圖像著色和自動(dòng)識(shí)別方法研究[J]. 劉揚(yáng)東,王璐,李棟.  自動(dòng)化與信息工程. 2019(02)
[3]浙江省紅火蟻發(fā)生防控現(xiàn)狀與未來對(duì)策思考[J]. 李艷敏,孟幼青,王榮洲,李月紅,黃俊,應(yīng)俊杰,盧英.  浙江農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(12)
[4]中國農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易特征與發(fā)展趨勢(shì)[J]. 韓晨雪,陳玨穎,劉合光.  農(nóng)業(yè)展望. 2018(06)
[5]我國進(jìn)境植物檢疫性菌物截獲現(xiàn)狀與展望[J]. 段維軍,嚴(yán)進(jìn),蔡磊,朱水芳.  菌物學(xué)報(bào). 2017(10)
[6]人工智能技術(shù)在高鐵安檢系統(tǒng)中的前瞻性應(yīng)用[J]. 米仲勇.  電子技術(shù)與軟件工程. 2017(12)



本文編號(hào)：3069138