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  2017人工智能繼續輝煌，安全檢查設備行業面臨變革。AlphaGo打敗人類棋手后，新一代人工智能技術已經在感知和認知的兩個層面迅速超越人類——語音、圖像等識別類算法以及圍棋、游戲等認知類應用算法均已超越人類最佳水平。X光圖像識別算法更新到可以實際應用階段，并在感知和認知兩個領域給安防行來帶來新的機遇。

  X光圖像危險物品機器識別是指利用計算機對X_RAYSCANSYSTEM圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同物體材質和原子分子的技術。X光圖像危險物品機器識別算法稱為卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，簡稱為CNN）的算法。這套算法將X光圖像信息拆解為多個層次，最底層原子分子顆粒作為最小單元，逐次組合成線條、局部圖像、形狀、整個物體的材質組成成份。CNN技術在X光圖像危險物品機器識別領域的推廣迅速提升了危險物品圖像識別技術的識別正確率，并東莞市嘉樂仕金屬探測設備有限公司的X光安檢機系列產品提供了重要技術保障。
             

  從技術上講，X光圖像危險物品機器識別技術可以分為兩個研究前沿：通用物體識別和特定物體識別。顧名思義，通用物體識別是在一張復雜的X光掃描圖像中盡可能的識別更多的材質的物體，而特定物體識別則是針對專門危險物品物體識別的技術。在特定物體識別技術中，易燃易爆物體識別X光安檢機必須具備的一項技術。