车辆检查方法和系统的制作方法

文档序号:9615465阅读:286来源:国知局
车辆检查方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明的实施例一般涉及辐射检查,具体涉及车辆检查方法和系统。
【背景技术】
[0002]利用X射线辐射成像是对各种车辆进行安全检查的一种重要手段。车辆通过X射线辐射成像系统成像后,检查员通过查看分析X光扫描图像,以确认检查车辆上是否夹带有违禁物品,从而达到安全检查的目的。
[0003]在现实安检场景中,仅仅靠检查员通过肉眼查看X光扫描的车辆图像,去发现匿藏在其中的较小的夹带物是非常困难的。因此,需要开发车辆检查技术来发现藏匿在车辆中的夹带品。

【发明内容】

[0004]鉴于现有技术中的一个或多个问题,提出了一种车辆检查方法和系统。
[0005]在本发明的一个方面,提出了一种车辆检查方法,包括步骤:取得被检查车辆的唯一标识号;对被检查车辆进行X射线扫描,得到被检查车辆的X射线图像;从历史检查数据库中检索与所述唯一标识号相关的至少一幅历史检查图像;基于从多个模板图像选择算法中选择的一种模板图像选择算法确定所述至少一幅历史检查图像中的一幅历史检查图像作为模板图像;确定所述X射线图像与所述模板图像之间的变动区域;以及向用户呈现所述变动区域。
[0006]根据一些实施例,所述的车辆检查方法还包括步骤:将所述唯一标识号与所述X射线图像相关联地存储在历史数据库中。
[0007]根据一些实施例,确定所述X射线图像与所述模板图像之间的变动区域的步骤包括:配准所述X射线图像与所述模板图像;计算配准的X射线图像与所述模板图像之间的差异。
[0008]根据一些实施例,向用户呈现所述变动区域的步骤包括:将所述变动区域在所述X射线图像上突出显示或差异区域在所述X射线图像上以一定的频率有无交替显示。
[0009]根据一些实施例,所述多个模板图像选择算法算法是从下面的图像处理算法中选出的:平均灰度最低法、时间最近法、灰度均方差最小法、局部模板法、概率模板法。
[0010]根据一些实施例,使用刚性配准算法对所述车辆的X射线图像和模板图像进行对齐,并进一步使用弹性配准算法减小立体变形,之后对二者的差图进行后处理。
[0011]在本发明的另一方面,提出了一种车辆检查系统,包括:ID获取单元,取得被检查车辆的唯一标识号;辐射成像系统,对被检查车辆进行X射线扫描,得到被检查车辆的X射线图像;存储设备,存储所述X射线图像以及历史检查数据库;图像处理单元,从历史检查数据库中检索与所述唯一标识号相关的至少一幅历史检查图像,基于从多个模板图像选择算法中选择的一种模板图像选择算法确定所述至少一幅历史检查图像中的一幅历史检查图像作为模板图像,确定所述X射线图像与所述模板图像之间的变动区域;显示设备,向用户呈现所述变动区域。
[0012]根据一些实施例,所述ID获取单元包括:摄像机,捕获所述被检查车辆的车牌图像;识别单元,从所述车牌图像识别所述被检查车辆的车牌号。
[0013]根据一些实施例,所述ID获取单元包括:读取器,从所述被检查车辆所携带的射频标签读取所述被检查车辆的ID。
[0014]根据一些实施例,所述显示设备将所述变动区域在所述X射线图像上突出显示或差异区域在所述X射线图像上以一定的频率有无交替显示。
[0015]利用上述方案,针对不同实际安全检查场景,使用不同模板图像选取算法,这样就保证了根据不同安全检查现场需求都能最大程度的选取最佳模板对比图像,从而通过减影算法保证了安全检查的效果。
【附图说明】
[0016]为了更好地理解本发明,将根据以下附图对本发明进行详细描述:
[0017]图1示出了根据本发明实施例的车辆检查系统的结构示意图;
[0018]图2是描述根据本发明实施例的车辆检查方法的示意性流程图;
[0019]图3是描述在根据本发明实施例的车辆检查系统和方法中使用的减影过程的示意图;
[0020]图4示出了待检查图像的示意图;
[0021]图5示出了在根据本发明实施例的系统和方法中选取的模板图像的示意图;以及
[0022]图6示出了在待查验图像上叠加显示的差异区域的示意图。
【具体实施方式】
[0023]下面将详细描述本发明的具体实施例,应当注意,这里描述的实施例只用于举例说明,并不用于限制本发明。在以下描述中,为了提供对本发明的透彻理解,阐述了大量特定细节。然而,对于本领域普通技术人员显而易见的是:不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中,为了避免混淆本发明,未具体描述公知的结构、材料或方法。
[0024]在整个说明书中,对“ 一个实施例”、“实施例”、“ 一个示例”或“示例”的提及意味着:结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此,在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外,可以以任何适当的组合和/或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外,本领域普通技术人员应当理解,这里使用的术语“和/或”包括一个或多个相关列出的项目的任何和所有组合。
[0025]针对同一辆车辆不同过关时的X光扫描图像进行对比分析,检查它们之间的差异,可以发现其中的夹带物品。例如,对同一车辆的扫描图像和空车扫描图像的对比分析,但这样需要首先建立空车模板库,即需要针对过关车辆空车扫描X光图像,并将车牌号和扫描图像进行关联保存到空车模板库中。这样车辆扫描图像和针对该车的空车扫描图像进行减影处理,这样更容易发现两幅图像之间的差异,从而分辨夹带物。
[0026]为了更为有效地进行检查,在一些实施例中使用历史图像数据库作为图像模板库,解决了空车模板库建立的问题。此外,还可以针对具体实际应用场景使用不同的算法,从几种选取模板图像的算法中,选取最佳图像对比模板,从而与扫描图像进行对比分析,通过减影技术算出两幅图像的区别,并在显示端展现给用户,从而达到最佳的查验效果。
[0027]—些实施例的车辆检查方法中,取得被检查车辆的唯一标识号,然后对被检查车辆进行X射线扫描,得到被检查车辆的X射线图像。从历史检查数据库中检索与所述唯一标识号相关的至少一幅历史检查图像。基于从多个模板图像选择算法中选择的一种模板图像选择算法确定所述至少一幅历史检查图像中的一幅历史检查图像作为模板图像。确定所述X射线图像与所述模板图像之间的变动区域并向用户呈现所述变动区域。上述实施例中,针对不同实际安全检查场景,使用不同模板图像选取算法,这样就保证了根据不同安全检查现场需求都能最大程度的选取最佳模板对比图像,从而通过减影算法保证了安全检查的效果。
[0028]根据一些实施例,可以从平均灰度最低法、时间最近法、灰度均方差最小法、局部模板法、概率模板法等中选择合适的算法:
[0029]1)平均灰度最低法(也称为平均灰度最小值算法)
[0030]遍历图像所有像素,获取并累加灰度值后除以像素点数的数量。通过该计算方法取值最低的图像作为图像对比模板。该值最低表示该图像包含的夹带物最少,基本等同于空车扫描图像。
[0031]2)时间最近法
[0032]从历史模板库中选取与该次扫描车辆时间最近的一次通关扫描图像作为图像对比模板。此算法通常应用于转关车辆安检。用于比较两次转关之间有没有增加夹带物通关。
[0033]3)灰度均方误差最小法
[0034]从历史模板库中依次选取每一副模板图像,假如当前选择
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