夹藏和禁限品智能识别技术研究

作者：孙运达; 傅罡; 郑娟; 戴诗语; 李栋; 唐虎; 万鹏^*; 张丽^*

来源：中国口岸科学技术, 2021, S1: 62-67.

• 口岸监管
• 人工智能
• 深度学习

针对日益增长的口岸查验业务量和传统人工审图方式的弊端,将人工智能与监管需求深度融合,研究人工智能技术在海关查验领域的创新应用。针对车辆检查图像的夹藏识别问题,提出了基于生成式模型的夹藏识别新方法,运用深度神经网络进行模板检索和差异计算,解决了传统方法应用范围受限的问题,误报率显著降低;针对新型行李物品检查图像的禁限品检测问题,研发了基于深度学习的立体数据快速变维和多维度特征提取方法,以及自适应通道剪枝的模型加速方法,解决了已有方法计算时间过长、检测能力不足等问题,实现了从立体数据中实时准确探测多种类别的禁限品。效果表明,人工智能技术有效地提升了国门安全监管能力和效率。

• 单位
  同方威视技术股份有限公司; 清华大学