拥有DaoAI World就是拥有

一个前沿的AI视觉研发团队

DaoAI World是一款集标注、训练、部署一体化的计算机视觉智能平台，具备海量存储、云端协作管理、多种先进视觉模型等优势。DaoAI World拥有一个久经考验的人工智能专家团队，可快速帮助您解决相关问题，将项目迁移至DaoAI World，助力您获得十倍乃至数十倍的速度提升。

安检在各类公共场所和交通枢纽中扮演着重要角色，其主要目的是确保人员和财产的安全。无论是在航站楼，地铁，或者医院一般都有安检。对于人员可以使用安检门或金属探测器进行检测，而随行包裹或行李则一般使用X光安检，其原理是利用X射线穿透行李或货物，根据物体的密度和组成进行成像，以识别内部物品。

视觉模型应用到X光安检中，可以作为第二道保险既可以作为粗筛快速过滤大部分安全数据，也可以作为人工筛选后的第二次复筛防止错报漏报。自动化的视觉模型可以减轻安检人员的工作负担，减少人力资源的消耗。安检人员可以将更多的精力集中在特殊情况和疑难问题的处理上，而日常的物品检测和分类工作则交由视觉模型完成。本文将介绍在DaoAI World中使用X光数据训练一个高精度的目标检测模型用于智慧安检。

数据集介绍

本次数据集为X光图像包含五种类型，具体为Wrench（扳手）、Scissors（剪刀）、Pliers（钳子）、Gun（枪支）和Knife（刀具）这些都是常规安检中禁止携带的工具具有实用性。每张图片都已经过精确标注，图像总计550张，共1583组标注数据。下面为图像及标注数据可视化。

具体流程

本项目使用DaoAI World中的目标检测项目，目标检测通常是在图像或视频中识别并定位特定目标。目标检测不仅需要识别目标的类别，还需要确定目标在图像中的位置，一般通过矩形框的形式将检测物体标注出来。

本次使用的是精度较高但是牺牲了一定速度的目标检测模型，这是由于X光检测常常面临的是复杂场景下的检测，对于速度要求并不高。需要注意的是通常情况没有最好的模型，而是只有最适合目标场景的模型，在选择模型时还是需要结合具体情况。从训练图标中可以看到本次模型的AP在80%左右，Box Loss与Cls Loss均在稳定下降，从图标中可以判断模型训练收敛，实际检测情况在下节展示。

效果展示

本节展示的是目标检测模型的预测结果，可以看到尽管在如此复杂的场景下无论是Gun，Wrench，Knife或者Pliers都能有较好的识别精度，左上角的图片中无论是折叠的刀具或者是被其他物体遮挡的刀具模型均做到了有效识别，同时对于各种类型的手枪也能做出精确识别。实际图片展示了经过DaoAI World训练后的模型的高效性和精准性。借助先进的目标检测技术，安检人员可以更加高效地完成安全检查任务，确保公共场所和交通枢纽的安全。同时，这也展示了DaoAI World平台在完成计算机视觉项目的便捷性和综合实力。

转自：微链机器人视觉研究

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