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深度學習算法被用于檢測機場行李箱中的鋰離子電池

鉅大鋰電  |  點擊量:0  |  2018年10月08日  

記得三星GalaxyNote7因爆炸而慘敗嗎?有可能你被“請”下飛機,只是因為行李箱里有一小塊鋰電池。這些電池雖然很小,但會造成很大的損害,在飛機貨艙的壓力下,一些鋰離子電池能夠著火甚至會爆炸。20個普通智能手機電池就能夠將中小戶型房間的窗戶炸飛。

自1991年以來,美國聯(lián)邦特種局報告了225起涉及貨物或行李中鋰離子電池的煙霧,火災,極熱或爆炸事件(pdf)。如今隨著越來越多的人使用電池組,例如無人機,照相機等,因此確保飛機貨艙里沒有鋰離子電池對特種安全來說是至關重要。

一般機場安檢捕獲鋰離子電池的方法是使用X射線掃描行李箱上,然后根據(jù)不同材料的密度,以不同方式反彈電磁輻射,探測器收集這些X射線并合成箱內物體圖像。大多數(shù)機場使用軟件來協(xié)助完成這一過程,但仍需要進行人工干預,使得該過程容易出錯。

為了幫助減少這些錯誤,史密斯檢測公司(SmithsDetection)是機場X射線探測器的跨國供應商,他們研發(fā)的軟件可以大大減少對人力的需求。該公司表示,它使用深度學習算法將檢測率提高到90%。

Smiths的深度學習算法從其成功和失敗中獲取反饋,并使用準確指示鋰離子電池存在的形狀,紋理和材料的數(shù)據(jù)來改進其方法。它是自我更新的,因此它可以即時學習和改進。由于這是軟件升級,該公司還可以將其技術部署在已有的Smiths探測器上。

為了創(chuàng)建算法,Smiths使用了在客戶現(xiàn)場實時操作期間收集的大型X射線圖像數(shù)據(jù)庫,然后手動將這些圖像標記為含有鋰離子電池?!矮@取這種全面的,標記的數(shù)據(jù)集用于培訓是深度學習過程中資源最密集的部分,”技術與產品開發(fā)副總裁MattClarkSmiths介紹道。

然后使用該數(shù)據(jù)訓練深度學習軟件并針對手動標記的數(shù)據(jù)庫進行測試,這就是它從成功和失敗開始學習的方式。

史密斯計劃調整其軟件,以檢測藥物,武器,貨幣和易燃液體。更快,更準確地檢測各種違禁品不僅可以提高機場的安全性并節(jié)省資金,并且能盡量避免因安檢時的失誤,而將乘客從飛機上趕下的尷尬情況。

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