一种安全检测赛博物理系统

1.本发明涉及但不仅限于安全检测领域，尤指一种安全检测赛博物理系统。


背景技术：

2.为了避免恐怖袭击事件等的发生，一般在特定场景下(比如机场安检口或大型活动入场口等)需设置安全检测系统，以对待检对象进行安全检测。其中，待检对象可以包括人体或行李物品等。
3.目前，安全检测系统仅能对某一特定区域的待检对象进行扫描检测，检测可靠性较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种安全检测赛博物理系统，包括：物理探测设备、智能控制中心、数据存储中心和联网信息处理器；
5.所述物理探测设备包括：分散在不同区域的对象扫描设备和分散在不同区域的环境检测设备；所述对象扫描设备，用于对所在区域的待检对象进行扫描，得到对象扫描数据；所述环境检测设备，用于对所在区域的环境进行扫描，得到环境扫描数据；
6.每一区域的对象扫描设备配套一个环境检测设备、一个智能控制中心、一个数据存储中心和一个联网信息处理器；
7.所述智能控制中心，用于获取所在区域对象扫描设备传输的对象扫描数据，根据所在区域的环境检测设备传输的环境扫描数据确定所在区域对象扫描设备的安检场景，根据所述安检场景向所在区域的联网信息处理器发送联网信号，所述联网信号用于指示将与所在区域对象扫描设备具有相同安检场景的其他区域的对象扫描设备相匹配并联网；
8.所述联网信息处理器，用于接收到所述联网信号后将所在区域的对象扫描设备，与具有相同安检场景的其他区域的对象扫描设备相匹配并联网，以及调用与所在区域具有相同安检场景的其他区域的检测信息，所述其他区域的检测信息包括：与所在区域对象扫描设备具有相同安检场景的其他区域的对象扫描设备扫描的对象扫描数据和该对象扫描数据的检测结果；
9.所述数据存储中心，用于存储所在区域的历史检测信息，所述历史检测信息包括：所在区域的对象扫描设备扫描的历史对象扫描数据和所述历史对象扫描数据的检测结果；
10.所述智能控制中心，还用于调用对象识别模型，并根据所述其他区域的检测信息和所述历史检测信息训练所述对象识别模型，将获取到所在区域的对象扫描数据输入训练好的所述对象识别模型，以识别所在区域的对象扫描数据并给出检测结果，所述检测结果包括：待检对象携带或装有可疑物品，或待检对象未携带或未装有可疑物品。
11.本技术至少一个实施例提供的安全检测赛博物理系统，与现有技术相比，具有以下有益效果：可以将同一安检场景中分散在不同区域的设备集成到一个总系统中，以实现对全信息的智能感知、对分散式安检设备的联动控制以及信息的互联互通互享，实现待检
对象安全的自动检测。以及可将所在区域的历史检测信息和同一安检场景的其他区域的检测信息作为对象识别模型的训练库，可扩大训练库的容量，提高安全检测识别的准确率。
12.本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。
附图说明
13.附图用来提供对本技术技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本技术的实施例一起用于解释本技术的技术方案，并不构成对本技术技术方案的限制。
14.图1为本发明实施例提供的安全检测赛博物理系统的结构示意图；
15.图2为本发明实施提供的物理探测设备的结构示意。
具体实施方式
16.本技术描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本技术所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。
17.本技术包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本技术已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本技术中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。
18.此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本技术实施例的精神和范围内。
19.图1为本发明实施例提供的安全检测赛博物理系统的结构示意图，如图1所示，安全检测赛博物理系统可以包括：物理探测设备p、智能控制中心c、数据存储中心d和联网信息处理器n。
20.本实施例中，智能控制中心c可以单独的、并行的、串行的和/或网络式的通过接口p(0)、d(0)、n(0)、m(0)与所在区域的物理探测设备p、数据存储中心d和联网信息处理器n通信并交换数据。
21.其中，赛博物理系统(cyber physics system，cps)指的是一类计算单元与物理对
象通过通讯网络高度集成的复杂系统，它的形成是将含有数字空间的赛博系统与物理系统相互嵌入、不断融合以达到互联互通的过程，最终可实现“状态感知、实时分析、自主决策和精准执行”等一系列智能化操作。
22.本实施例中，可提出一种安全检测赛博物理系统，可应用于包括登机口、入境口岸、轨道交通入口或大型活动入口等各种需要安全检测的场景。
23.图2为本发明实施提供的物理探测设备的结构示意图，如图2所示，物理探测设备可以包括：分散在不同区域的对象扫描设备100和分散在不同区域的环境检测设备200；对象扫描设备，用于对所在区域的待检对象进行扫描，得到对象扫描数据；环境检测设备，用于对所在区域的环境进行扫描，得到环境扫描数据。每一区域的对象扫描设备可以配套一个环境检测设备、一个智能控制中心、一个数据存储中心和一个联网信息处理器。
24.在一示例中，待检对象可以包括待检人员，安全检测赛博物理系统可对环境、待检人员及其衣物下携带的物品进行智能感知，以检测人体随身携带的物品是否装有危险物品或违禁物品。以及可与分布在其他区域的物理探测设备以及数据存储中心等互联互通，在整合感知信息和交互信息后提供差异化的成像方案，进而得到最优化的检测结果，大幅度提升人体安检的准确性。
25.在一示例中，待检对象可以包括待检箱包，安全检测赛博物理系统可对环境、待检箱包及待检箱包中装有的物品进行智能感知，以检测人体非随身携带的行李箱包是否装有危险物品或违禁物品。以及可与分布在其他区域的物理探测设备以及数据存储中心等互联互通，在整合感知信息和交互信息后提供差异化的成像方案，进而得到最优化的检测结果，大幅度提升物品安检的准确性。
26.其中，待检箱包是对待检地可容纳物体的包裹的统称，其侧用于人体非随身携带的行李物品。待检箱包可以包括：快递包裹、购物袋、手提包、手拿包、钱包、背包、单肩包、挎包、腰包和多种拉杆箱等。
27.本实施例中，一个区域中可以同时设置有：对象扫描设备、环境检测设备、智能控制中心、数据存储中心和联网信息处理器。
28.本实施例中，智能控制中心c可与所在区域的物理探测设备p通信，以获取所在区域的物理探测设备p探测的物理数据信息，比如本实施例的对象扫描数据和环境扫描数据等。
29.物理探测设备p可由一系列的对象扫描设备100和一系列的环境检测设备200构成。通过分散在不同区域的对象扫描设备获取安全检查时各区域的对象扫描数据，通过分散在不同区域的环境检测设备获取安全检查时各区域的环境扫描数据。
30.本实施例中，可通过每一区域中的对象扫描设备分别获取各区域的对象扫描数据，对象扫描数据为对象扫描设备对所在区域的待检对象进行扫描得到的数据。
31.在一示例中，对象扫描数据可以包括：对象扫描设备对所在区域的待检人员进行扫描得到的人体扫描数据，该人体扫描数据可包括待检人员随身携带的物品信息或藏置于衣物下的物品信息。因此，可通过人体扫描数据确定待检人员是否随身携带手机、钱包、钥匙、证件和银行卡等物品信息，以及可确定待检人员衣物下是否藏置有可疑物品，可疑物品可以包括危险物品或违禁物品等。
32.在一示例中，对象扫描数据可以包括：对象扫描设备对所在区域的待检箱包进行
扫描得到的物品扫描数据，该物品扫描数据可包括待检箱包和装在待检箱包中的物品信息。因此，可通过物品扫描数据确定待检箱包中是否装有可疑物品，可疑物品可以包括危险物品或违禁物品等。
33.本实施例中，可利用赛博物理系统的高度集成性和复杂性，将分散在不同区域的设备集成到一个总系统中，尤其是可将多个对象扫描设备(可称为安检设备)和多个环境检测设备集成，以实现对全信息的智能感知和分散式安检设备的联动控制以及信息的互联互通互享。
34.本实施例中，可通过对象扫描设备所在区域的环境检测设备获取到的环境扫描数据，以确定对象扫描设备所在区域的安检场景。其中，环境扫描数据可以包括对象扫描设备周围的环境数据，人体安检对象扫描设备周围的环境数据可有助于判断该对象扫描设备所处的安检场景。
35.在一示例中，安检场景可以包括：登机口、入境口岸、轨道交通入口或大型活动入口。不同安检场景对于重点需要检测的物品和检测严格程度的要求不同，比如机场的登机口安检需要更严格，且由于飞机上的密闭空间会加强爆炸物的危害，更需要注意粉末状爆炸物等的检测。
36.其中，大型活动入口是指参加活动的人数超过设定人数，比如100人，设定人数的具体取值可根据实际情况或经验值而定。
37.在一示例中，环境检测设备可以包括：摄像头，摄像头用于对所在区域的周围环境进行扫描，得到环境扫描数据，环境扫描数据用于确定与摄像头同一区域的对象扫描设备的安检场景。
38.本实施例中，环境扫描数据可以包括摄像头捕捉到的对象扫描设备周围的环境视频影像，摄像头捕捉到的环境视频影像有助于判断该对象扫描设备所处的安检场景。
39.在一示例中，如图2所示，物理探测设备还可以包括：扫描信息中心300；每一对象扫描设备和每一环境检测设备可以分别设置有一接口，所有接口与扫描信息中心连接；扫描信息中心，用于分别通过相应接口获取对象扫描设备扫描到的对象扫描数据，以及获取环境检测设备扫描到的环境扫描数据，并将获取的对象扫描数据和环境扫描数据传输给智能控制中心。
40.本实施例中，对象扫描设备和环境检测设备分别获取的对象扫描数据和环境扫描数据可通过扫描信息中心传输给所在区域的智能控制中心。如图2所示，对象扫描设备110、120、130
……
n分别具有接口111、121、131
……
n(1)，以上接口分别与扫描信息中心300连接以进行数据的传输，确保了扫描信息中心300可以接收由对象扫描设备100获取的对象扫描数据。环境检测设备210、220、230、
……
m分别具有接口211、221、231、
……
m(1)，以上接口分别与扫描信息中心300连接以进行数据的传输，确保了扫描信息中心300可以接收由环境检测设备200获取的环境扫描数据。
41.扫描信息中心300在接收到来自对象扫描设备和环境检测设备的数据之后，首先进行一定的预处理(比如滤波、筛选及融合)，之后通过数据传输接口p(0)将预处理后的对象扫描数据和环境扫描数据传输到所在区域的智能控制中心。
42.智能控制中心，可以用于获取所在区域对象扫描设备传输的对象扫描数据，根据所在区域的环境检测设备传输的环境扫描数据确定所在区域对象扫描设备的安检场景，根
据安检场景向所在区域的联网信息处理器发送联网信号，联网信号用于指示将所在区域的对象扫描设备与具有相同安检场景的其他区域的对象扫描设备相匹配并联网。
43.本实施例中，可在每一区域的对象扫描设备周围设置一个本区域的智能控制中心，智能控制中心c可分别与所在区域的对象扫描设备和环境检测设备通信，以获取所在区域的对象扫描设备和环境检测设备分别扫描的对象扫描数据和环境扫描数据，即获取本区域的对象扫描数据和环境扫描数据。智能控制中心c可与所在区域的联网信息处理器n通信，以指示联网信息处理器n将所在区域的对象扫描设备，与具有相同安检场景的其他区域的对象扫描设备相匹配并联网。
44.本实施例中，智能控制中心在根据环境扫描数据判定所在区域对象扫描设备的安检场景后，可通过联网信息处理器自动将该对象扫描设备与相同安检场景中的其他区域的对象扫描设备相匹配并联网，以将同一安检场景中分散在不同区域的多个对象扫描设备集成，以实现多个区域的对象扫描设备的联动控制以及信息的互联互通互享。
45.其中，同一安检场景指的是具有相同功能的安检场景，比如所有的机场安检算是一个安检场景，所有的入境口岸算是一个安检场景，相似的大型活动是同一个安检场景，比如所有安保级别相似的大会算是同一个安检场景，或者所有的演唱会算是一个相同的安检场景。
46.联网信息处理器，用于接收到联网信号后将所在区域的对象扫描设备，与具有相同安检场景的其他区域的对象扫描设备相匹配并联网，以及调用与所在区域具有相同安检场景的其他区域的检测信息，其他区域的检测信息包括：与所在区域对象扫描设备具有相同安检场景的其他区域的对象扫描设备扫描的对象扫描数据和该对象扫描数据的检测结果。
47.本实施例中，可在每一区域的对象扫描设备周围设置一个本区域的联网信息处理器，联网信息处理器可与所在区域的智能控制中心通信，以获取智能控制中心发送的联网信号，该联网信号可包括所在区域的对象扫描设备的安检场景，联网信息处理器可根据所在区域的对象扫描设备的安检场景，将具有相同安检场景的所有区域的对象扫描设备相匹配并联网。
48.本实施例中，各区域的联网信息处理器可相互通信，联网信息处理器可根据所在区域的对象扫描设备的安检场景设置一个网络，所在区域的联网信息处理器可向其他区域的联网信息处理器发送联网信息，联网信息可包括安检场景和同一安检场景所需连接的网络，具有相同安检场景的其他区域的联网信息处理器将接收到的安检场景与自身所在区域的安检场景比较，若相同，则加入发送的同一安检场景所需连接的网络；若不相同，则忽略接收到的联网信息。
49.其中，其他区域的联网信息处理器可通过与所在区域的智能控制中心通信，以获取自身所在区域的安检场景，或者，其他区域的联网信息处理器可通过与所在区域的数据存储中心通信，以获取自身所在区域的安检场景。
50.本实施例中，将具有相同安检场景的其他区域的对象扫描设备相匹配并联网后，联网信息处理器可调用与所在区域具有相同安检场景的其他区域的检测信息，可根据其他区域的检测信息辅助待检对象安全检测的识别。
51.其中，联网信息处理器可与具有相同安检场景的其他区域的联网信息处理器通
信，其他区域的联网信息处理器可通过与所在区域的智能控制中心通信，通过智能控制中心调用数据存储中心存储的数据，以获取自身所在区域存储的对象扫描数据和该对象扫描数据的检测结果，即可得到其他区域的检测信息。
52.数据存储中心，用于存储所在区域的历史检测信息，历史检测信息包括：所在区域的对象扫描设备扫描的历史对象扫描数据和历史对象扫描数据的检测结果。
53.本实施例中，可在每一区域的对象扫描设备周围设置一个本区域的数据存储中心，每一区域的数据存储中心用于存储所在区域的历史检测信息，可根据所在区域的历史检测信息辅助待检对象安全检测的识别。
54.智能控制中心，还可以用于调用对象识别模型，并根据其他区域的检测信息和历史检测信息训练对象识别模型，将获取到所在区域的对象扫描数据输入训练好的对象识别模型，以识别所在区域的对象扫描数据并给出检测结果，检测结果可以包括：待检对象携带或装有可疑物品，或待检对象未携带或未装有可疑物品，或待检对象携带或装有可疑物品且标注出可疑物品的位置。
55.本实施例中，可将所在区域的历史检测信息和同一安检场景的其他区域的检测信息作为安全检测的辅助信息，将所在区域的历史检测信息和同一安检场景的其他区域的检测信息作为对象识别模型的训练库，以训练对象识别模型。将所在区域的历史检测信息和同一安检场景的其他区域的检测信息作为对象识别模型的训练库，可扩大训练库的容量，提高本次检测识别的准确率。
56.其中，对象识别模型的训练通过大量的图像去训练，比如可通过大量的所在区域的历史检测信息和同一安检场景的其他区域的检测信息去训练对象识别模型。对象识别模型可以为包括模式识别或神经网络算法等智能识别算法。
57.在一示例中，根据其他区域的检测信息和历史检测信息训练对象识别模型可以包括：将大量的所在区域的历史检测信息和同一安检场景的其他区域的检测信息中的对象扫描数据作为对象识别模型的输入参数，将大量的所在区域的历史检测信息和同一安检场景的其他区域的检测信息中的检测结果作为对象识别模型的期望输出参数，以训练对象识别模型。
58.本实施例中，智能控制中心c可通过与所在区域的联网信息处理器n通信，通过接口n(0)调用联网信息处理器n获取的与所在区域具有相同安检场景的其他区域的检测信息。智能控制中心c可与所在区域的数据存储中心d通信，通过接口d(0)调用所在区域的数据存储中心d存储的历史检测信息。
59.本实施例中，在安全检测赛博物理系统中，一系列对象扫描设备和相应的环境检测设备分别与所在区域的智能控制中心相连接，对象扫描设备用于对待检对象和其所携带或装有的物品进行扫描，环境检测设备对待检人员周围的环境信息进行提取，两者在获取数据后将信息上传至智能控制中心，并结合所在区域的数据存储中心(可称为数据库)存储的历史检测信息和联网信息处理器获取的联网信息进行自适应和智能化的数据处理，由此生成检测结果。
60.本发明实施例提供的安全检测赛博物理系统，可利用赛博物理系统将数字空间和物理空间互相嵌入并融合而形成的对应性及互通性，可以将同一安检场景中分散在不同区域的设备集成到一个总系统中，以实现对全信息的智能感知、对分散式安检设备的联动控
制以及信息的互联互通互享，实现待检对象安全的自动检测。以及可将所在区域的历史检测信息和同一安检场景的其他区域的检测信息作为对象识别模型的训练库，可扩大训练库的容量，提高安全检测识别的准确率。
61.在本发明一示例实施例中，对象扫描设备可以包括：毫米波人体检测设备，毫米波人体检测设备用于采用毫米波成像探测技术对所在区域的待检人员进行扫描，以得到人体扫描数据；检测结果可以包括：待检人员随身携带可疑物品或待检人员未随身携带可疑物品。
62.在实际应用中，在待检对象包括人体时，目前的人体安全检测系统的检测对象除了人体之外，还有人体随身携带的手机、钱包、钥匙、证件和银行卡等小物品。然而，目前的人体安全检测系统对于人体携带随身物品的检测主要是要求待检人员将携带的随身物品掏出来，然后安检人员用金属探测器以及采取用手直接接触的方式，检查待检人员是否仍旧随身携带物品，以对人体随身携带的物品是否属于危险品进行人工检测，检测效率低下。
63.本实施例中，可通过毫米波人体检测设备对待检人员和其衣物下的物品进行扫描，对人体进行安全检测，以检测人体随身携带的物品是否是危险物品或违禁物品。其中，毫米波可穿透衣物，具备检查藏置于衣物之下的物品能力。毫米波人体检测设备采用毫米波成像探测技术对待检人员和其衣物下的物品进行扫描与现有技术中的毫米波扫描原理相同，本实施例在此不进行限定和赘述。
64.本实施例中，可基于人体安检领域可提出一种人体安全检测赛博物理系统(human security
‑
cyber physics system，简称hs
‑
cps)，可应用于包括登机口、入境口岸、轨道交通入口或大型活动入口等各种需要人体安全检测的场景。人体安全检测赛博物理系统可对环境、待检人员及其衣物下携带的物品进行智能感知，同时与分布在其他区域的物理探测设备以及数据存储中心等互联互通，在整合感知信息和交互信息后提供差异化的成像方案，进而得到最优化的检测结果，大幅度提升人体安检的效率和准确性。
65.在本发明一示例实施例中，对象扫描设备可以包括：x射线物品检测设备，x射线物品检测设备用于采用x射线探测技术对所在区域的待检箱包进行扫描，以得到物品扫描数据；检测结果可以包括：待检箱包中装有可疑物品或待检箱包中未装有可疑物品。
66.本实施例中，可通过x射线物品检测设备对待检箱包和待检箱包中的物品进行扫描，对物品进行安全检测，以检测人体非随身携带的行李物品中是否装有危险物品或违禁物品。其中，x射线物品检测设备采用x射线探测技术对待检箱包和待检箱包中的物品进行扫描与现有技术中的x射线扫描原理相同，本实施例在此不进行限定和赘述。
67.本实施例中，可基于物品安检领域可提出一种物品安全检测赛博物理系统(item security
‑
cyber physics system，简称is
‑
cps))，可应用于包括登机口、入境口岸、轨道交通入口或大型活动入口等各种需要人体非随身携带的行李物品检测的场景。物品安全检测赛博物理系统可对环境、待检箱包及待检箱包中装有的物品进行智能感知，同时与分布在其他区域的物理探测设备以及数据存储中心等互联互通，在整合感知信息和交互信息后提供差异化的成像方案，进而得到最优化的检测结果，大幅度提升物品安检的效率和准确性。
68.在本发明一示例实施例中，如图1所示，智能控制中心可以包括：数据融合模块c1、成像算法模块c2、智能判图模块c3和决策控制模块c4。
69.本实施例中，智能控制中心通过数据融合模块、成像算法模块、智能判图模块和决
策控制模块，可根据之前所积累的成像数据和检测结果来选择新一轮数据的处理、成像和识别算法，并自动优化本次成像和检测结果。其中，安全检测主要分为三个步骤：1、扫描获取信息，2、通过扫描获取信息重建图像，3、处理图像，识别可疑危险品。
70.数据融合模块，用于将所在区域的物理探测设备、数据存储中心以及联网信息处理器传输的数据进行筛选及融合，以得到所在区域的对象扫描数据、所在区域的环境扫描数据、所在区域的历史检测信息和与所在区域具有相同安检场景的其他区域的检测信息。
71.本实施例中，数据融合模块主要是将所在区域的对象扫描设备、环境检测设备、数据存储中心以及联网信息处理器传输而来的数据进行智能筛选及智能融合。
72.成像算法模块，用于根据所在区域的对象扫描数据和所在区域的环境扫描数据选择预设成像算法进行图像重建，得到所在区域的对象重建图像。
73.本实施例中，成像算法模块可根据筛选及融合后的数据选择成像算法(也可称为图像重建算法)进行数据处理和图像重建，成像算法的作用主要是将数据重建为可视化的图像，并利用自动目标识别技术将可疑危险品标记出来。
74.成像算法模块的功能是根据预处理和融合后数据所提供的对象扫描信息、环境扫描数据(周围环境信息)、过往检测结果等自动选择最优的成像算法进行数据处理和图像重建。成像算法比较灵活，如果对检测速度要求较高而对检测精度要求较低的话，则可以选择快速图像重建算法，反之则要选择速度较慢但是成像精度较高的算法。此外除了这两种较为极端的情况外还存在成像速度和图像精度都较适中的算法，选择成像算法的标准是综合对象扫描数据、周围环境信息、相似场景的成像算法选择、该检测地区过往成像算法的选择等信息得到的。
75.本实施例中，可根据获取数据的不同选择不同的成像算法进行图像重建，也即，预设成像算法可根据所在区域的对象扫描数据和所在区域的环境扫描数据、历史检测信息和其他区域的检测信息中的对象扫描数据、历史检测信息和其他区域的检测信息中的检测结果具体而定。
76.其中，成像算法(包括毫米波和x射线的成像算法)可以包括：基于球面波展开的回波重建算法和后向投影算法，此外还可以根据对重建图像精度和速度的要求采用压缩感知或稀疏重建算法等。不同成像算法的重建速度、重建精度和对计算设备的要求不同，因此可以根据场景中对检测精度和速度的不同要求以及计算设备的不同条件选择不同的成像算法。比如为保证旅客或待检箱包流动的速度，可以使用比较快速但是重建精度不高的算法来对所有旅客或待检箱包进行扫描和图像重建。在发现模糊位置后可以再对该部位进行更精确的扫描和重建，此时可使用速度较低但是重建精度较高的算法。本实施例中，不同成像算法的选择主要是为了达到扫描重建速度和精确度之间的平衡，即平衡客流(或待检箱包)速度和检测准确度。
77.本实施例中，在获得所在区域的对象扫描数据、所在区域的环境扫描数据、所在区域的历史检测信息和与所在区域具有相同安检场景的其他区域的检测信息后，通过利用基于人工智能的自适应成像算法及智能检测方法，可实现对差异化环境和待检信息的智能分析，进而对检测方案和结果进行自主决策，显著提高安全检测的准确性。
78.智能判图模块，用于将所在区域的对象重建图像代入训练好的对象识别模型，确定出所在区域中携带或装有物品的待检对象。
79.本实施例中，智能判图模块的功能是在成像算法模块形成重建图像后，根据重建图像和危爆品数据库信息对人体所携带的物品或行李箱中的物品进行自动识别和智能判断，给出是否危险的检测结果和可能的危险物品信息。
80.本实施例中，在获得重建图像后，智能判图模块可根据其他区域的检测信息和所在区域的历史检测信息训练对象识别模型，智能判图模块根据重建图像和对象识别模型对待检对象携带或装有的潜在的可疑物品进行自动识别和智能判断，以识别待检对象是否随身携带或装有有物品，以给出所在区域中携带或装有物品的待检对象。
81.在一示例中，对象识别模型的训练通过大量的图像去训练，智能判图模块根据其他区域的检测信息和所在区域的历史检测信息训练对象识别模型可以包括：根据大量的历史检测信息和其他区域的检测信息中的对象扫描数据选择最优成像算法进行图像重建，作为对象识别模型的输入参数；根据大量的历史检测信息和其他区域的检测信息中的检测结果选择最优成像算法进行图像重建，作为对象识别模型的期望输出参数，以训练对象识别模型。
82.决策控制模块，用于对每个携带或装有物品的待检对象分别进行如下操作：确定所携带或装有的物品所在的位置，提取对象重建图像中该位置处的物品信息，将该位置处的物品信息与预先存储的物品属性信息比对，以确定该位置处的物品是否为可疑物品。
83.本实施例中，决策控制模块主要对每个携带或装有物品的待检对象进行识别，给出待检对象携带或装有的物品是否可疑的检测结果和可能的可疑物品信息。
84.本实施例中，决策控制模块功能主要是：根据智能判图模块得到的检测图像给出本次检测结果和安检员所需要进行的后续操作。具体的，决策控制模块根据智能判图模块提供的带有危险物品标记的图像做出检测判定，判定得到是否存在可疑危险品，以及可疑危险品存在的位置，并将该判断显示给安检操左作员。
85.决策控制模块将根据智能判图模块提供的检测图像给出后续操作指示，操作指示可以包括：是否需要对行李进行开箱检查或对人体进行接触式手检；若需要，则要给出具体的操作，如对行李进行开箱检查并重点检查行李的某个部位，或对人体进行接触式手检并重点检查人体的某个部位。
86.本实施例中，智能判图模块会采用现有的自动目标识别算法将人体携带物品或箱包中装有的物品的位置标记出来，决策控制模块在发现人体携带物品或箱包中装有的物品的位置后，提取对象重建图像中该位置处的数据信息(即物品信息)，根据提取的信息确定该位置处的物品是否为可疑物品。其中，决策控制模块提取对象重建图像中预设位置处的数据信息与现有方案中从图像中提取部分信息的实现原理相同，本实施例在此不进行限定和赘述。
87.在一示例中，可采用现有的人体安检和/或物品安检技术对人体所携带物品或行李中不同物品位置的判定，以及在判定好物品位置后，对物品是否为可疑危险品进行判断。
88.采用现有的人体安检和/或物品安检技术对人体所携带物品或行李中不同物品位置的判定，可以包括：在图像重建后利用经过训练的模式识别或神经网络算法对对象重建图像进行处理，即利用大量已经标记好物品位置的安检图像训练识别算法，利用该识别算法处理本次安检扫描图像(即对象重建图像)，即可得到标记可疑物品位置的安检图像，从而可确定所携带或装有的物品所在的位置。在判定好物品位置后，对物品是否为可疑危险
品进行判断，可以包括：
89.在物品安检时，可以采用双能或多能x射线技术对不同物品的物质种类进行大概标记，配合神经网络或模式识别算法能够获得对该物品物质种类的较准确判断。
90.在人体安检时，可以通过介电特性、极化特性和反射特性等目标物理特性对常见可疑物品如粉末、金属等物质进行判断。
91.本实施例的智能判图模块和决策控制模块可以代替人工判图和人工系统维护，使得安检人员的劳动强度和劳动量大幅降低，并大幅缩减人工培训和维护成本。
92.在一示例中，数据存储中心，还可以用于存储物品属性信息，物品属性信息包括：安全物品信息和危险物品信息；决策控制模块将该位置处的物品信息与预先存储的物品属性信息比对，以确定该位置处的物品是否为可疑物品，可以包括：
93.在该位置处的物品信息与安全物品信息匹配时，确定该位置处的物品是为非可疑物品；在该位置处的物品信息与危险物品信息匹配时，确定该位置处的物品是为可疑物品。
94.本实施例中，物品属性信息可以包括：常见可疑危险品和非危险品的介电特性、反射特性等物理特性的数据。将提取的物品信息与数据存储中心中存储的物品属性信息对比，若提取的物品信息与常见的非危险品匹配，则判定待检对象携带或装有的物品为安全物品；若提取的物品信息与常见危险品匹配，则判定待检对象携带或装有的物品为不安全物品。在待检对象包括待检人员时，若提取的物品信息与存储的物品属性信息无法匹配，则需要待检人员配合展示其携带的物品并做出说明，必要时需要安检人员对待检人员进行进一步的接触式安全检测。
95.在一示例中，数据存储中心存储的数据可根据所在区域智能控制中心的检测结果进行更新，实现数据存储中心的数据更新。以及可通过联网互通实现全网中各个区域中数据存储中心存储的数据的更新和升级，即若某一区域检测到新型可疑危险品或对所在区域的数据存储中心进行了更新，同一安检场景的其余所有区域中的数据存储中心都可通过互联共享具备对该危险品的判别能力。
96.在本发明一示例实施例中，如图1所示，智能控制中心还可以包括：联网更新模块c4，用于接收联网的交互信息并根据交互信息进行更新和自动升级。
97.本实施例中，联网更新模块的主要功能为接收联网的交互信息并根据交互信息进行自我更新和自动升级，通过联网实现对全网设备的更新和升级，实现自适应的动态控制和自主化的智能升级。
98.在一示例中，联网更新模块接收联网的交互信息并根据交互信息进行更新和自动升级，可以包括：
99.将智能控制中心给出的检测结果传输至所在区域的数据储存中心，在传输的次数达到设定次数时，进行更新和升级。
100.本实施例中，可将本次检测结果传输汇总到数据存储中心，在传输汇总的次数达到某一数量时，启动系统的自动更新和升级。
101.本实施例中，联网更新模块进行更新和升级可以包括：根据数据储存中心更新后的数据分别进行对象识别模型和/或预设成像算法的更新。
102.在一示例中，智能控制中心所使用的对象识别模型(识别算法)可在使用过程中根据检测经验和输入案例进行更新，实现对象识别模型(识别算法)的更新和升级，以及可通
过联网互通实现全网中各个区域中智能控制中心的对象识别模型(识别算法)的更新和升级。
103.在一示例中，智能控制中心所使用的成像算法可根据检测经验和输入案例进行更新，实现成像算法的更新和升级，以及可通过联网互通实现全网中各个区域中智能控制中心的成像算法的更新和升级。成像算法可根据所在区域数据存储中心更新后的历史检测信息和其他区域数据存储中心更新后的其他区域的检测信息具体而定。
104.在一示例中，联网更新模块进行更新和升级可以包括：在待检对象携带或装有的物品为新的危险物品或安全物品时，对数据存储中心存储的物品属性信息进行更新。本实施例中，在发现新的危险物品和安全物品时可对数据存储中心中的物品属性信息进行更新，实现对该物品的精准检测。
105.在一示例中，对于重点危险品或指定需要检测的某类物品，可通过对检测方案和成像算法进行特殊训练，实现对该物品的精准检测。
106.在一示例中，联网更新模块可与联网信息处理器相连，在每一次检测开始之前或需要联网信息时，联网更新模块向联网信息处理器发送指令(联网信号)，通过联网信息处理器调用联网信息，比如调用其他检测场景相似地区的检测设备，即获取数据融合模块所需要的联网信息。
107.在一示例中，联网更新模块可接收整个系统的升级指令时，即在整个系统都需要升级的时候，联网更新模块最先收到指令，并通过调用联网信息启动更新。
108.本实施例中，利用赛博物理系统将数字空间和物理空间互相嵌入并融合而形成的对应性及互通性，可以利用对数字空间的更新和进化来实现物理设备的自动升级和对应用场景的自适应。
109.在本发明一示例实施例中，环境检测设备还可以包括：红外探测仪，红外探测仪用于检测待检对象的红外成像信息，红外成像信息用于辅助对象扫描设备对待检对象的安全检测。
110.本实施例中，可通过红外探测仪捕捉到的待检对象和其所携带或装有物品的红外成像信息，红外探测仪捕捉到的红外成像信息可以为毫米波或x射线精确成像提供辅助。由于红外成像可以将人体携带物品和人体本身比较好的区分开来，因此可以为毫米波成像提供辅助的信息，避免将人体器官与携带物品相混淆。同时在如当前疫情的场景中红外检测可以自动提供待检人员的体温信息，有助于安检环节的防疫工作开展。相应地，红外成像可以将行李箱包中装有的物品和行李箱包本身比较好的区分开来，因此可以为x射线成像提供辅助的信息，避免将行李箱包与其装有的物品相混淆。
111.在本发明一示例实施例中，环境检测设备还可以包括：红外探测仪，红外探测仪用于检测环境温度或环境湿度，环境温度或环境湿度用于辅助对象扫描设备对待检对象的安全检测。
112.在实际应用中，由于部分危险品比如粉末状物质的介电特性，即对于电磁波(包括毫米波和x射线在内)的响应，会随着温度、湿度等产生变化，本实施例中，可通过红外探测仪捕捉到当前环境的温度和湿度信息，可提前了解当前环境的温度和湿度信息，有助于通过毫米波或x射线成像及数据处理后更精确的判断待检对象所携带或装有物品的物质组成及分类。
113.在本发明一示例实施例中，如图1所示，安全检测赛博物理系统还可以包括：监视及控制设备m，用于监测和显示所在区域的智能控制中心的检测结果。
114.本实施例中，安全检测赛博物理系统可以包括物理探测设备p、数据存储中心d、联网信息处理器n、智能控制中心c和监视及控制设备m，智能控制中心c可以单独的、并行的、串行的和/或网络式的分别通过接口p(0)、d(0)、n(0)、m(0)与物理探测设备p、数据存储中心d、联网信息处理器n、监视及控制设备m通信并交换数据。
115.在安全检测赛博物理系统中，一系列安检设备和相应的环境检测设备分别与所在区域的智能控制中心相连接，安检设备用于对待检对象和其所携带或装有的物品进行扫描，环境检测设备对待检对象周围的环境信息进行提取，两者在获取数据后将信息上传至智能控制中心，并结合所在区域的数据存储中心存储的历史检测信息和联网信息处理器获取的联网信息进行自适应和智能化的数据处理，由此生成检测结果并通过监视及控制设备输出。
116.在一示例中，监视及控制设备m不仅可以进行检测结果的显示，还可以作为对系统进行修改的人工控制平台，实现对整个赛博物理系统的配置调整和技术升级。因此，在监视及控制设备m和智能控制中心c中需要考虑重新配置的可能性。
117.本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd
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rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。