研究目的
利用X射线图像处理技术检测车内可疑装置，通过缩短检测时间并提高准确性来防范恐怖主义并增强安全性。
研究成果
该原型系统利用Canny边缘检测器和模板匹配算法，在武器检测中达到了80%的准确率。它展示了通过自动化检测降低安全风险的潜力，但在处理模糊图像和减少误报方面仍需改进。
研究不足
如果图像不清晰或存在类似武器的物体，系统可能无法检测到武器，从而导致错误。使用网络来源的图像而非真实的X光图像可能会限制其真实性和适用性。
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[IEEE 2018年第18届通信与信息技术国际研讨会(ISCIT) - 泰国曼谷 (2018.9.26-2018.9.29)] 2018年第18届通信与信息技术国际研讨会(ISCIT) - 基于X射线图像处理技术的武器检测系统
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[IEEE 2018年第18届通信与信息技术国际研讨会(ISCIT) - 泰国曼谷 (2018.9.26-2018.9.29)] 2018年第18届通信与信息技术国际研讨会(ISCIT) - 基于X射线图像处理技术的武器检测系统
DOI：10.1109/ISCIT.2018.8587853
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
研究中的图像因无X射线相机而从互联网获取。完成图像准备后，下一步是测试用于分析可疑图像的评估方法。这些图像通过Canny边缘检测算法进行识别，该算法包含四个步骤：首先使用高斯滤波器平滑图像以消除干扰信号；随后计算梯度幅值与方向；再通过非极大值抑制和梯度幅值处理生成更精细的边缘；最后采用双阈值算法识别边缘像素，并通过优化图像识别技术连接边缘。当检测到可疑物体时，系统将发送通知。本项目结果显示模板匹配算法准确率达80%。
作者：
Sattarpoom Thaiparnit，Narumol Chumuang，Mahasak Ketcham
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