危险物品检测方法和装置与流程

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种危险物品检测方法和装置。

背景技术：

危险物品是可能明显地危险人身健康、安全或对财产造成损害的物品或物质，如易燃易爆物品、危险化学品和放射性物品等。因此，如何能快速检测出不法分子所携带的危险物品，是急需解决的问题。

目前一般都采用X光机的检测危险物品，即当待测物品进入检测通道后，将阻挡光障信号，检测信号被送至控制单元，触发射线源发射X射线束，从而得到待测物品的图像。但是现有的X光机都是放置在地面，会占用一部分场地。当人员较多时，容易造成人员堵塞。而且现有的X光机只能完成检测工作，不能自动判断危险物品的存在，需要人工对检测图像进行判断，而且负责对检测图像进行判断的工作人员，如安检员，是需要经过检测培训，且需要长时间观测监视屏幕，导致安检员的工作量较大，对安检员的要求较高，从而也导致检测危险物品的效率低下。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种危险物品检测方法和装置，旨在解决现有现有的用于检测危险物品的X光机占用场地，检测危险物品效率低下，不能自动判断危险物品存在的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种危险物品检测方法，所述危险物品检测方法包括：

无人机检测预设范围内的待测物品，得到待测物品的图像；

将所述待测物品的图像与预存危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预存危险物品图像的相似度；

若所述相似度大于预设相似度，则判定所述待测物品为危险物品。

优选地，所述若所述相似度大于预设相似度，则判定所述待测物品为危险物品的步骤之后，还包括：

跟踪携带所述危险物品的人员，获取携带所述危险物品人员所在的位置信息，并将所述位置信息发送至与所述无人机连接的终端。

优选地，所述跟踪携带所述危险物品的人员，获取携带所述危险物品人员所在的位置信息，并将所述位置信息发送至与所述无人机连接的终端的步骤之后，还包括：

输出携带所述位置信息的报警信息，以提示相关的执法人员。

优选地，所述若所述相似度大于预设相似度，则判定所述待测物品为危险物品的步骤之后，还包括：

根据危险物品与危险程度之间的隐射关系表确定所述危险物品的危险程度；

若所述危险物品的危险程度达到预设程度，则输出报警信息；

若所述危险物品的危险程度未达到所述预设程度，则输出提示信息。

优选地，所述无人机检测预设范围内的待测物品，得到待测物品的图像的步骤之后，还包括：

对所述待测物品的图像进行预处理，得到预处理后的所述待测物品的图像；

所述将所述待测物品的图像与预存危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预存危险物品图像的相似度的步骤包括：

对预处理后的所述待测物品的图像进行边缘提取，得到所述待测物品的第一图像；

对所述待测物品的第一图像进行特征提取，得到所述待测物品的第二图像；

将所述待测物品的第二图像与预存危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的第二图像与所述预存危险物品图像的相似度。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种危险物品检测装置，所述危险物品检测装置应用于无人机，所述危险物品检测装置包括：

检测模块，用于检测预设范围内的待测物品，得到待测物品的图像；

对比模块，用于将所述待测物品的图像与预存危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预存危险物品图像的相似度；

判定模块，用于若所述相似度大于预设相似度，则判定所述待测物品为危险物品。

优选地，所述危险物品检测装置包括：

跟踪模块，用于跟踪携带所述危险物品的人员，获取携带所述危险物品人员所在的位置信息，并将所述位置信息发送至与所述无人机连接的终端。

优选地，所述危险物品检测装置还包括：

第一输出模块，用于输出携带所述位置信息的报警信息，以提示相关的执法人员。

优选地，所述危险物品检测装置还包括：

确定模块，用于根据危险物品与危险程度之间的隐射关系表确定所述危险物品的危险程度；

第二输出模块，用于若所述危险物品的危险程度达到预设程度，则输出报警信息；还用于若所述危险物品的危险程度未达到所述预设程度，则输出提示信息。

优选地，所述危险物品检测装置还包括：

预处理模块，用于对所述待测物品的图像进行预处理，得到预处理后的所述待测物品的图像；

所述对比模块包括：

提取单元，用于对预处理后的所述待测物品的图像进行边缘提取，得到所述待测物品的第一图像；还用于对所述待测物品的第一图像进行特征提取，得到所述待测物品的第二图像；

对比单元，用于将所述待测物品的第二图像与预存危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的第二图像与所述预存危险物品图像的相似度。

本发明通过无人机获取待测物品的图像，将所述将所述待测物品的图像与预存危险物品图像进行对比，当所述待测物品的图像与所述预存危险物品图像的相似度大于预设相似度时，所述无人机判定所述待测物品为危险物品。解决了传统的X光机需要占用场地的问题，实现了通过无人机自动检测物品的存在，不需要人工去确认危险物品的存在，提高了危险物品的检测效率。

附图说明

图1为本发明危险物品检测方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明危险物品检测方法第二实施例的流程示意图；

图3为本发明危险物品检测方法第三实施例的流程示意图；

图4为本发明危险物品检测装置第一实施例的功能模块示意图；

图5为本发明危险物品检测装置第二实施例的功能模块示意图；

图6为本发明危险物品检测装置第三实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种危险物品检测方法。

参照图1，图1为本发明危险物品检测方法第一实施例的流程示意图。

在本实施例中，所述危险物品检测方法包括：

步骤S10，无人机检测预设范围内的待测物品，得到待测物品的图像；

当所述无人机接收到与其连接的终端所发送的检测命令时，所述无人机从停留区域飞往检测区域，通过安装在所述无人机中的检测装置检测预设范围内的待测物品，得到所述待测物品的图像。所述终端包括但不限于智能手机、个人计算机和掌上电脑等。在本实施例中，所述检测装置为安装了X射线的装置。需要说明的是，所述检测装置包括但不限于安装了X射线的装置，还可以为安装了γ射线的装置或者其它可以得到所述待测物品图像的装置。可以理解的是，所述预设范围为所述无人机在所述检测区域所能检测到的范围。

步骤S20，将所述待测物品的图像与预存危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预存危险物品图像的相似度；

当所述无人机得到所述待测物品的图像时，所述无人机将所述待测物品的图像与预先存储的危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度。所述无人机中预先存储了各种危险物品的图像。可以理解的是，所述无人机是将所述待测物品图像中所述待测物品的轮廓与预先存储的危险物品的轮廓进行对比。当所述无人机得到的所述待测物品的轮廓小于所述预先存储的危险物品的轮廓时，所述无人机根据所述预先存储的危险物品的轮廓适当扩大所述待测物品的轮廓，然后再将所述待测物品的图像与预先存储的危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度。当所述无人机得到的所述待测物品的轮廓大于所述预先存储的危险物品的轮廓时，所述无人机根据所述预先存储的危险物品的轮廓适当缩小所述待测物品的轮廓，然后再将所述待测物品的图像与预先存储的危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度。所述扩大或者缩小所述待测物品的轮廓的范围根据所述待测物品的轮廓与所述预先存储的危险物品的轮廓相差程度而定。

步骤S30，若所述相似度大于预设相似度，则判定所述待测物品为危险物品。

当所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度大于预设相似度时，所述无人机则判定所述待测物品为危险物品。当所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度小于或者等于所述预设相似度时，所述无人机则判定所述待测物品为正常物品，不是危险物品。需要说明的是，所述预设相似度可以根据具体需要而设置，如设置为40％，或者50％，或者60％等。

进一步地，所述步骤S10之后，还包括：

步骤a，对所述待测物品的图像进行预处理，得到预处理后的所述待测物品的图像；

进一步地，当所述无人机得到所述待测物品的图像时，所述无人机对所述待测物品的图像进行预处理，得到预处理后的所述待测物品的图像。所述对所述待测物品的图像进行预处理的过程为：①图像去噪；②图像增强；③图像分割。所述图像去噪的方法包括但不限于小波去噪、均值滤波器和形态学噪声滤除器；所述图像增强的方法包括但不限于对比度变换、图像运算、空间滤波和多光谱变换；所述图像分割的方法包括但不限于阈值分割、边缘分割和直方图法。

所述步骤S20包括：

步骤b，对预处理后的所述待测物品的图像进行边缘提取，得到所述待测物品的第一图像；

步骤c，对所述待测物品的第一图像进行特征提取，得到所述待测物品的第二图像；

步骤d，将所述待测物品的第二图像与预存危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的第二图像与所述预存危险物品图像的相似度。

当所述无人机得到预处理后的所述待测物品的图像时，所述无人机对预处理后的所述待测物品的图像进行边缘提取，得到经过边缘提取的所述待测物品的图像，即得到所述待测物品的第一图像。所述无人机利用轮廓不变量特征提取方法对所述待测物品的第一图像进行特征提取，得到所述待测物品的第二图像。所述边缘提取的方法包括：①基于某种固定的局部运算算法，如微分法，拟合法等；②以能量最小化为准则的全局提取方法，该方法的特征是运用严格的数学方法对此问题进行分析，给出一维代价函数作为最优提取依据，从全局最优的观点提取边缘，如松弛法，神经网络分析法等；③以小波变换、数学形态学、分析理论等近年发展起来的高新技术为代表的图像边缘提取方法，如基于多尺度特征的小波变换提取图像边缘的方法。

当所述无人机得到所述待测物品的第二图像时，将所述待测物品的第二图像与预先存储的危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的第二图像与所述预存危险物品图像的相似度。

本实施例通过无人机获取待测物品的图像，将所述将所述待测物品的图像与预存危险物品图像进行对比，当所述待测物品的图像与所述预存危险物品图像的相似度大于预设相似度时，所述无人机判定所述待测物品为危险物品。解决了传统的X光机需要占用场地的问题，实现了通过无人机自动检测物品的存在，不需要人工去确认危险物品的存在，提高了危险物品的检测效率。

参照图2，图2为本发明危险物品检测方法第二实施例的流程示意图，基于第一实施例提出本发明危险物品检测方法第二实施例。

在本实施例中，所述危险物品检测方法包括：

步骤S40，跟踪携带所述危险物品的人员，获取携带所述危险物品人员所在的位置信息，并将所述位置信息发送至与所述无人机连接的终端。

当所述无人机检测到危险物品的存在时，所述无人机确定携带所述危险物品的人员，启动追踪功能，跟踪携带所述危险物品的人员，并通过安装在所述无人机中的定位装置实时获取携带所述危险物品人员所在的位置信息。当所述无人机获取到携带所述危险物品人员所在位置信息时，将携带所述危险物品人员所在位置信息发送至与所述无人机连接的终端，以供终端用户快速找到携带所述危险物品的人员。可以理解的是，所述定位装置为安装了GPS(Global Positioning System，定位系统)，或者安装了类似于GPS可以实现定位功能的组件。

进一步地，所述危险物品检测方法包括：

输出携带所述位置信息的报警信息，以提示相关的执法人员。

进一步地，当所述无人机获取到携带所述危险物品人员所在的位置信息时，根据携带所述危险物品的人员所在位置信息生成报警信息，以提示相关执法人员，已发现危险物品，以供相关执法人员根据所述报警信息中所携带的位置信息快速找到携带所述危险物品的人员。

本实施例通过无人机跟踪携带危险物品的人员，并获取携带所述危险物品人员所在的位置信息，并将所述位置信息发送至与所述无人机连接的终端。可以让所述终端的用户，如安检员，快速找到携带所述危险物品的人员，提高了无人机的智能性。

参照图3，图3为本发明危险物品检测方法第三实施例的流程示意图，基于第一实施例提出本发明危险物品检测方法第三实施例。

在本实施例中，所述危险物品检测方法包括：

步骤S50，根据危险物品与危险程度之间的隐射关系表确定所述危险物品的危险程度；

当所述无人机判定所述待测物品为危险物品时，根据预先存储的危险物品与危险程度之间的映射关系表确定所述危险物品的危险程度，如所述危险物品与危险程度之间的映射关系表为：枪支、管制刀具等可能会危及人体安全和财产安全的物品所对应的危险程度为1，放射性物品所对应的危险程度为2，易燃易爆及其它危险程度较高的化学物品所对应的危险程度为3。需要说明的是，所述危险物品与危险程度之间的隐射关系并不限制于本实施例中所描述的映射关系。

步骤S60，若所述危险物品的危险程度达到预设程度，则输出报警信息；

步骤S70，若所述危险物品的危险程度未达到所述预设程度，则输出提示信息。

当所述无人机确定所述危险物品的危险程度后，所述无人机判断所述危险物品的危险程度是否达到预设程度。若所述危险物品的危险程度达到所述预设程度，所述无人机则输出报警信息，以提示相关人员，所述无人机所在的检测区域中存在危险程度较高的危险物品，请尽快处理。若所述危险物品的危险程度未达到所述预设程度，则输出提示信息，以提示相关人员，所述无人机所在的检测区域中存在危险程度较低的危险物品，以供相关人员可以根据具体的工作情况采取相应的措施。所述相关人员为所述无人机所在检测区域的工作人员，与所述无人机连接的终端的用户和相关的执法人员等。所述预设程度可以根据所述无人机所在的检测区域所需要的安全程度来设置。如在本实施例中，可以将所述预设程度设置为2。如当所述危险物品的危险程度等于2或者大于2时，所述无人机输出报警信息；当所述危险物品的危险程度小于2时，所述无人机输出提示信息。

本实施例无人机通过根据危险物品的危险程度输出报警信息或者提示信息，以供相关人员根据危险物品的危险程度采取相应的措施，提高了无人机在检测危险物品方面的智能性。

本发明进一步提供一种危险物品检测装置。

参照图4，图4为本发明危险物品检测装置的第一实施例的功能模块示意图。

在本实施例中，所述危险物品检测装置应用于无人机，所述危险物品检测装置包括：

检测模块10，用于检测预设范围内的待测物品，得到待测物品的图像；

当所述无人机接收到与其连接的终端所发送的检测命令时，所述无人机从停留区域飞往检测区域，通过安装在所述无人机中的检测装置检测预设范围内的待测物品，得到所述待测物品的图像。所述终端包括但不限于智能手机、个人计算机和掌上电脑等。在本实施例中，所述检测装置为安装了X射线的装置。需要说明的是，所述检测装置包括但不限于安装了X射线的装置，还可以为安装了γ射线的装置或者其它可以得到所述待测物品图像的装置。可以理解的是，所述预设范围为所述无人机在所述检测区域所能检测到的范围。

对比模块20，用于将所述待测物品的图像与预存危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预存危险物品图像的相似度；

当所述无人机得到所述待测物品的图像时，所述无人机将所述待测物品的图像与预先存储的危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度。所述无人机中预先存储了各种危险物品的图像。可以理解的是，所述无人机是将所述待测物品图像中所述待测物品的轮廓与预先存储的危险物品的轮廓进行对比。当所述无人机得到的所述待测物品的轮廓小于所述预先存储的危险物品的轮廓时，所述无人机根据所述预先存储的危险物品的轮廓适当扩大所述待测物品的轮廓，然后再将所述待测物品的图像与预先存储的危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度。当所述无人机得到的所述待测物品的轮廓大于所述预先存储的危险物品的轮廓时，所述无人机根据所述预先存储的危险物品的轮廓适当缩小所述待测物品的轮廓，然后再将所述待测物品的图像与预先存储的危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度。所述扩大或者缩小所述待测物品的轮廓的范围根据所述待测物品的轮廓与所述预先存储的危险物品的轮廓相差程度而定。

判定模块30，用于若所述相似度大于预设相似度，则判定所述待测物品为危险物品。

当所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度大于预设相似度时，所述无人机则判定所述待测物品为危险物品。当所述待测物品的图像与所述预先存储的危险物品图像的相似度小于或者等于所述预设相似度时，所述无人机则判定所述待测物品为正常物品，不是危险物品。需要说明的是，所述预设相似度可以根据具体需要而设置，如设置为40％，或者50％，或者60％等。

进一步地，所述危险物品检测装置还包括：

预处理模块，用于对所述待测物品的图像进行预处理，得到预处理后的所述待测物品的图像；

进一步地，当所述无人机得到所述待测物品的图像时，所述无人机对所述待测物品的图像进行预处理，得到预处理后的所述待测物品的图像。所述对所述待测物品的图像进行预处理的过程为：①图像去噪；②图像增强；③图像分割。所述图像去噪的方法包括但不限于小波去噪、均值滤波器和形态学噪声滤除器；所述图像增强的方法包括但不限于对比度变换、图像运算、空间滤波和多光谱变换；所述图像分割的方法包括但不限于阈值分割、边缘分割和直方图法。

所述对比模块20包括：

提取单元，用于对预处理后的所述待测物品的图像进行边缘提取，得到所述待测物品的第一图像；还用于对所述待测物品的第一图像进行特征提取，得到所述待测物品的第二图像；

对比单元，用于将所述待测物品的第二图像与预存危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的第二图像与所述预存危险物品图像的相似度。

当所述无人机得到预处理后的所述待测物品的图像时，所述无人机对预处理后的所述待测物品的图像进行边缘提取，得到经过边缘提取的所述待测物品的图像，即得到所述待测物品的第一图像。所述无人机利用轮廓不变量特征提取方法对所述待测物品的第一图像进行特征提取，得到所述待测物品的第二图像。所述边缘提取的方法包括：①基于某种固定的局部运算算法，如微分法，拟合法等；②以能量最小化为准则的全局提取方法，该方法的特征是运用严格的数学方法对此问题进行分析，给出一维代价函数作为最优提取依据，从全局最优的观点提取边缘，如松弛法，神经网络分析法等；③以小波变换、数学形态学、分析理论等近年发展起来的高新技术为代表的图像边缘提取方法，如基于多尺度特征的小波变换提取图像边缘的方法。

当所述无人机得到所述待测物品的第二图像时，将所述待测物品的第二图像与预先存储的危险物品图像进行对比，得到所述待测物品的第二图像与所述预存危险物品图像的相似度。

本实施例通过无人机获取待测物品的图像，将所述将所述待测物品的图像与预存危险物品图像进行对比，当所述待测物品的图像与所述预存危险物品图像的相似度大于预设相似度时，所述无人机判定所述待测物品为危险物品。解决了传统的X光机需要占用场地的问题，实现了通过无人机自动检测物品的存在，不需要人工去确认危险物品的存在，提高了危险物品的检测效率。

参照图5，图5为本发明危险物品检测装置的第二实施例的功能模块示意图，基于本发明的第一实施例提出本发明危险物品检测装置的第二实施例。

在本实施例中，所述危险物品检测装置还包括：

跟踪模块40，用于跟踪携带所述危险物品的人员，获取携带所述危险物品人员所在的位置信息，并将所述位置信息发送至与所述无人机连接的终端。

当所述无人机检测到危险物品的存在时，所述无人机确定携带所述危险物品的人员，启动追踪功能，跟踪携带所述危险物品的人员，并通过安装在所述无人机中的定位装置实时获取携带所述危险物品人员所在的位置信息。当所述无人机获取到携带所述危险物品人员所在位置信息时，将携带所述危险物品人员所在位置信息发送至与所述无人机连接的终端，以供终端用户快速找到携带所述危险物品的人员。可以理解的是，所述定位装置为安装了GPS(Global Positioning System，定位系统)，或者安装了类似于GPS可以实现定位功能的组件。

进一步地，所述危险物品检测装置还包括：

第一输出模块，用于输出携带所述位置信息的报警信息，以提示相关的执法人员。

进一步地，当所述无人机获取到携带所述危险物品人员所在的位置信息时，根据携带所述危险物品的人员所在位置信息生成报警信息，以提示相关执法人员，已发现危险物品，以供相关执法人员根据所述报警信息中所携带的位置信息快速找到携带所述危险物品的人员。

本实施例通过无人机跟踪携带危险物品的人员，并获取携带所述危险物品人员所在的位置信息，并将所述位置信息发送至与所述无人机连接的终端。可以让所述终端的用户，如安检员，快速找到携带所述危险物品的人员，提高了无人机的智能性。

参照图6，图6为本发明危险物品检测装置的第三实施例的功能模块示意图，基于本发明的第一实施例提出本发明危险物品检测装置的第三实施例。

在本实施例中，所述危险物品检测装置还包括：

确定模块50，用于根据危险物品与危险程度之间的隐射关系表确定所述危险物品的危险程度；

当所述无人机判定所述待测物品为危险物品时，根据预先存储的危险物品与危险程度之间的映射关系表确定所述危险物品的危险程度，如所述危险物品与危险程度之间的映射关系表为：枪支、管制刀具等可能会危及人体安全和财产安全的物品所对应的危险程度为1，放射性物品所对应的危险程度为2，易燃易爆及其它危险程度较高的化学物品所对应的危险程度为3。需要说明的是，所述危险物品与危险程度之间的隐射关系并不限制于本实施例中所描述的映射关系。

第二输出模块60，用于若所述危险物品的危险程度达到预设程度，则输出报警信息；还用于若所述危险物品的危险程度未达到所述预设程度，则输出提示信息。

当所述无人机确定所述危险物品的危险程度后，所述无人机判断所述危险物品的危险程度是否达到预设程度。若所述危险物品的危险程度达到所述预设程度，所述无人机则输出报警信息，以提示相关人员，所述无人机所在的检测区域中存在危险程度较高的危险物品，请尽快处理。若所述危险物品的危险程度未达到所述预设程度，则输出提示信息，以提示相关人员，所述无人机所在的检测区域中存在危险程度较低的危险物品，以供相关人员可以根据具体的工作情况采取相应的措施。所述相关人员为所述无人机所在检测区域的工作人员，与所述无人机连接的终端的用户和相关的执法人员等。所述预设程度可以根据所述无人机所在的检测区域所需要的安全程度来设置。如在本实施例中，可以将所述预设程度设置为2。如当所述危险物品的危险程度等于2或者大于2时，所述无人机输出报警信息；当所述危险物品的危险程度小于2时，所述无人机输出提示信息。

本实施例无人机通过根据危险物品的危险程度输出报警信息或者提示信息，以供相关人员根据危险物品的危险程度采取相应的措施，提高了无人机在检测危险物品方面的智能性。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。