私たちは一流の商品、タイムリーな発送、そして誠実なサポートを提供することをお約束します。手荷物の処理量が多いシナリオでは、起爆装置は無害な有機塊として誤って分類される可能性があるため、起爆装置の検出は困難な作業です。線分析に焦点を当てていることです。シナリオでは、コンピュータ支援ビジョンのますます高度な組み合わせが必要になります。モデルが起爆装置を検出する能力を評価するための広範な実験セットを提案します。アーキテクチャを活用しています。これらは両方とも物体検出に使用できるためです。さまざまな画像操作方法が使用され、さらに検出性能が評価されます。ウェーブレット手法を使用して処理された画像の両方が分析されました。その結果、エッジ強調、色情報の変更、ウェーブレット変換によって提供される異なる周波数成分など、かなりの数の操作を使用して、ほぼ同様の特徴を区別できることがわかりました。方が高い検出性能を達成できることがわかりました。組み合わせて使用​​できる可能性を示しています。線画像から危険物を検出することが重要になっています1。知識に大きく影響されます。これらの画像の目視検査は、ターゲットの普及率の低さ、ターゲットの可視性のばらつき(オブジェクトの形状の精度の欠如につながる)、オブジェクトの重なり、画像の詳細を不明瞭にするコントラストの低下、および誤警報を引き起こす可能性があるため、非常に困難です2。警備員が常に画面を見ており、同じ種類の検出物体に頻繁に遭遇するというタスクの継続的かつ反復的な性質により、注意力の疲労や判断力の低下につながる可能性があります4。旅客手荷物の中で最も危険な禁制品は、いわゆる即席爆発物です。爆弾の起爆装置を探知することは、十分な訓練を受けた警備員であっても困難な場合があります。放射線画像の品質を向上させるための多数のアルゴリズムと技術が開発されてきました5、6、7、8、9、10、11、12、13。検出技術は、自然言語処理と情報検索に基づいており、オブジェクトの検出と分類に統計的プロセスを採用しています6。この技術は爆発物の探知に応用されて成功しています。他のさまざまな手法と併用されました。銃、手裏剣、カミソリの刃の検出にも使用されました。特徴記述子で構成されます10。最適な真陽性率を達成しました11。統計的精度が報告されました12。