物体检测处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质与流程

本技术涉及x射线检测，具体而言，涉及一种物体检测处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、x射线成像技术是利用x射线获取被检物的图像。x射线成像使用非侵入式方法捕获被检物内部的图像，由此将x射线照射到被检物上，并且检测由被检物透射的x射线。因此，x射线成像技术广泛应用于物理研究领域，是物质诊断的主要方式。

2、现有技术中，可以使用双能x射线成像设备对被检物进行检测。其中，双能x射线只有高能和低能，对于密度大的物体，高能x射线无法穿透，密度较低的物质，低能x射线直接穿透，使得双能能量相对单一，只能对一定范围内的被检物进行检测，检测对象有限，且可能存在检测信息缺失的情况。同时，利用双能x射线成像设备检测过程中需要人工参与分析处理，因此，检测效率较低。

技术实现思路

1、本技术的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种物体检测处理方法、装置及系统，提高物体检测的准确性以及检测效率。

2、为实现上述目的，本技术实施例采用的技术方案如下：

3、第一方面，本技术实施例提供了一种物体检测处理方法，所述方法包括：

4、接收可见光检测装置发送的待测物体的可见光检测数据，所述可见光检测数据包括如下至少一项：形状信息、实际重量、颜色；

5、根据所述可见光检测数据，确定所述待测物体的目标类别；

6、接收多能x射线检测装置发送的所述待测物体的多能检测数据，所述多能检测数据包括：所述待测物体在多种能量和多种角度下的输入能量、输出能量以及厚度；

7、根据所述目标类别，获取所述目标类别对应的多个子类别能量衰减模型，各所述子类别能量衰减模型用于表征所述目标类别下的各子类别的物体的输出能量随厚度的变换情况；

8、根据所述多能检测数据以及所述多个子类别能量衰减模型，确定所述待测物体的待验证子类别，并根据所述待验证子类别以及所述待测物体的可见光检测数据确定所述待测物体的目标子类别。

9、可选的，所述根据所述可见光检测数据，确定所述待测物体的目标类别，包括：

10、根据所述待测物体的形状信息，确定所述待测物体的预估体积；

11、根据所述待测物体的预估体积以及所述实际重量，确定所述待测物体的预估密度；

12、将所述待测物体的形状信息、所述预估体积以及所述预估密度输入预先构建得到的类别识别模型，得到所述待测物体的目标类别。

13、可选的，所述根据所述多能检测数据以及所述多个子类别能量衰减模型，确定所述待测物体的待验证子类别，包括：

14、根据所述待测物体在每种x射线能量下的多种角度下的输入能量、输出能量以及厚度，构建所述待测物体在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线；

15、根据待测物体在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线以及所述多个子类别能量衰减模型，确定所述待测物体的待验证子类别，其中，各子类别能量衰减模型中包括多种x射线能量下的标准能量衰减曲线。

16、可选的，所述根据所述待测物体在每种x射线能量下的多种角度下的输入能量、输出能量以及厚度，构建所述待测物体在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线，包括：

17、根据所述待测物体在当前x射线能量下的多种角度下的输入能量、输出能量以及厚度，确定所述待测物体在当前x射线能量下的衰减系数；

18、根据所述待测物体在当前x射线能量下的多种角度下的输出能量、厚度以及当前x射线能量下的衰减系数，构建所述待测物体在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线。

19、可选的，所述根据所述待测物体在当前x射线能量下的多种角度下的输入能量、输出能量以及厚度，确定所述待测物体在当前x射线能量下的各厚度对应的衰减系数，包括：

20、将输入能量、输出能量以及厚度输入预设的能量衰减公式中，得到所述厚度对应的衰减系数。

21、可选的，所述根据待测物体在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线以及所述多个子类别能量衰减模型，确定所述待测物体的待验证子类别，包括：

22、对每种x射线能量下的实际能量衰减曲线进行遍历，针对遍历到的当前x射线能量下的当前实际能量衰减曲线：

23、将所述当前实际能量衰减曲线与各子类别能量衰减模型中所述当前x射线能量下的标准能量衰减曲线进行拟合匹配，得到所述当前实际能量衰减曲线与各子类别能量衰减模型中所述当前x射线能量下的标准能量衰减曲线的匹配度信息；

24、根据所述当前实际能量衰减曲线与各子类别能量衰减模型中所述当前x射线能量下的标准能量衰减曲线的匹配度信息，确定所述当前x射线能量下的匹配子类别；

25、在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线遍历完成后，根据所有x射线能量下的匹配子类别，确定所述待测物体的待验证子类别。

26、可选的，所述根据所述待验证子类别确定所述待测物体的目标子类别，包括：

27、根据所述待验证子类别，确定待验证密度以及待验证体积；

28、根据所述待验证密度以及待验证体积，确定所述待测物体的待验证重量；

29、根据所述待验证重量以及所述实际重量，确定所述待测物体的目标子类别。

30、可选的，所述根据所述待验证重量以及所述实际重量，确定所述待测物体的目标子类别，包括：

31、若所述待验证重量与所述实际重量的差值小于预设阈值，则将所述待验证子类别作为所述目标子类别；

32、若所述待验证重量与所述实际重量的差值大于或等于所述预设阈值，则向所述可见光检测装置以及所述x射线检测装置发送重新检测指令，接收所述可见光检测装置在重新检测后发送的新的可见光检测数据以及所述x射线检测装置在重新检测后发送的新的多能检测数据，并根据所述新的可见光检测数据以及所述新的多能检测数据重新确定所述待测物体的目标子类别。

33、第二方面，本技术实施例还提供了一种物体检测处理装置，所述装置包括：

34、接收模块，用于接收可见光检测装置发送的待测物体的可见光检测数据，所述可见光检测数据包括如下至少一项：形状信息、实际重量、颜色；

35、确定模块，用于根据所述可见光检测数据，确定所述待测物体的目标类别；

36、接收模块，用于接收多能x射线检测装置发送的所述待测物体的多能检测数据，所述多能检测数据包括：所述待测物体在多种能量和多种角度下的输入能量、输出能量以及厚度；

37、获取模块，用于根据所述目标类别，获取所述目标类别对应的多个子类别能量衰减模型，各所述子类别能量衰减模型用于表征所述目标类别下的各子类别的物体的输出能量随厚度的变换情况；

38、确定模块，用于根据所述多能检测数据以及所述多个子类别能量衰减模型，确定所述待测物体的待验证子类别，并根据所述待验证子类别以及所述待测物体的可见光检测数据确定所述待测物体的目标子类别。

39、可选的，所述确定模块具体用于：

40、根据所述待测物体的形状信息，确定所述待测物体的预估体积；

41、根据所述待测物体的预估体积以及所述实际重量，确定所述待测物体的预估密度；

42、将所述待测物体的形状信息、所述预估体积以及所述预估密度输入预先构建得到的类别识别模型，得到所述待测物体的目标类别。

43、可选的，所述确定模块具体用于：

44、根据所述待测物体在每种x射线能量下的多种角度下的输入能量、输出能量以及厚度，构建所述待测物体在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线；

45、根据待测物体在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线以及所述多个子类别能量衰减模型，确定所述待测物体的待验证子类别，其中，各子类别能量衰减模型中包括多种x射线能量下的标准能量衰减曲线。

46、可选的，所述确定模块具体用于：

47、根据所述待测物体在当前x射线能量下的多种角度下的输入能量、输出能量以及厚度，确定所述待测物体在当前x射线能量下的衰减系数；

48、根据所述待测物体在当前x射线能量下的多种角度下的输出能量、厚度以及当前x射线能量下的衰减系数，构建所述待测物体在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线。

49、可选的，所述确定模块具体用于：

50、将输入能量、输出能量以及厚度输入预设的能量衰减公式中，得到所述厚度对应的衰减系数。

51、可选的，所述确定模块具体用于：

52、对每种x射线能量下的实际能量衰减曲线进行遍历，针对遍历到的当前x射线能量下的当前实际能量衰减曲线：

53、将所述当前实际能量衰减曲线与各子类别能量衰减模型中所述当前x射线能量下的标准能量衰减曲线进行拟合匹配，得到所述当前实际能量衰减曲线与各子类别能量衰减模型中所述当前x射线能量下的标准能量衰减曲线的匹配度信息；

54、根据所述当前实际能量衰减曲线与各子类别能量衰减模型中所述当前x射线能量下的标准能量衰减曲线的匹配度信息，确定所述当前x射线能量下的匹配子类别；

55、在每种x射线能量下的实际能量衰减曲线遍历完成后，根据所有x射线能量下的匹配子类别，确定所述待测物体的待验证子类别。

56、可选的，所述确定模块具体用于：

57、根据所述待验证子类别，确定待验证密度以及待验证体积；

58、根据所述待验证密度以及待验证体积，确定所述待测物体的待验证重量；

59、根据所述待验证重量以及所述实际重量，确定所述待测物体的目标子类别。

60、可选的，所述确定模块具体用于：

61、若所述待验证重量与所述实际重量的差值小于预设阈值，则将所述待验证子类别作为所述目标子类别；

62、若所述待验证重量与所述实际重量的差值大于或等于所述预设阈值，则向所述可见光检测装置以及所述x射线检测装置发送重新检测指令，接收所述可见光检测装置在重新检测后发送的新的可见光检测数据以及所述x射线检测装置在重新检测后发送的新的多能检测数据，并根据所述新的可见光检测数据以及所述新的多能检测数据重新确定所述待测物体的目标子类别。

63、第三方面，本技术实施例还提供了一种物体检测处理系统，所述系统包括：可见光检测装置、多能x射线检测装置、分类装置以及云服务器；

64、所述可见光检测装置、所述多能x射线检测装置以及所述分类装置设置于待测物体所在的场景中，且待测物体依次经过所述可见光检测装置、所述多能x射线检测装置以及所述分类装置；

65、所述云服务器与所述可见光检测装置、所述多能x射线检测装置以及所述分类装置通信连接，所述云服务器基于上述第一方面所述的方法对待测物体机进行检测。

66、第四方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当应用程序运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行上述第一方面所述的物体检测处理方法的步骤。

67、第五方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取并执行上述第一方面所述的物体检测处理方法的步骤。

68、本技术的有益效果是：

69、本技术提供的一种物体检测处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质，通过对待测物体进行多能量多角度扫描得到待测物体的多能检测数据，可以实现对具有多种密度的复杂物体的全面的检测，避免物体信息的缺失，并且利用检测得到的多能检测数据与目标类别下的多个子类别能量衰减模型确定待测物体的待验证子类别，并根据待验证子类别以及可见光检测数据确定待测物体的目标子类别，可以避免检测过程中的人工参与分析，提高检测效率，实现大规模产线检测。