X光圖像危險(xiǎn)物品機(jī)器識(shí)別的算法模型是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過大量已經(jīng)標(biāo)注的易燃易爆物體危險(xiǎn)物品圖片當(dāng)做素材去訓(xùn)練，同時(shí)形成高識(shí)別率的易燃易爆物體危險(xiǎn)物品識(shí)別模型。通常，一個(gè)有效的易燃易爆物體數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的形成要有數(shù)以萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，關(guān)系到的計(jì)算量特別大。訓(xùn)練一個(gè)識(shí)別率較高的易燃易爆物體識(shí)別模型一般至少要有10萬(wàn)量級(jí)的易燃易爆物體圖片數(shù)據(jù)、GPU服務(wù)器大概是7天的訓(xùn)練時(shí)間。跟著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的快速提高和算法的成熟，用易燃易爆物體數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)做核心的AI識(shí)別類算法識(shí)別率大幅提高。

　　現(xiàn)在的易燃易爆物體圖像識(shí)別技術(shù)還可以避免X光射線衰減的影響。傳統(tǒng)的易燃易爆物體圖像技術(shù)主要是基于新機(jī)器圖像的易燃易爆物體圖像識(shí)別，在X光安檢機(jī)長(zhǎng)久運(yùn)行中，X射線穿透效果會(huì)減少發(fā)生變化時(shí)，識(shí)別效果就會(huì)快速下降。X光安檢機(jī)選用了一種新的解決方案是基于主動(dòng)動(dòng)態(tài)X射線衰減基準(zhǔn)算法易燃易爆物體識(shí)別技術(shù)。它能夠不受X射線變化的影響，已經(jīng)得到了卓越的識(shí)別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過靜態(tài)易燃易爆物體識(shí)別。

　　X光安檢機(jī)軟件的易燃易爆物體圖像識(shí)別率越來(lái)越高核心原因在于：

　　1.硬件上CPU 等芯片計(jì)算能力快速提升，尤其是圖型GPU芯片的廣泛使用，準(zhǔn)許易燃易爆物體數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型更加龐大;

　　2. 易燃易爆物體數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)算法本身也是經(jīng)過演化和自身加持，算法效率和識(shí)別率進(jìn)一步提升。

　　直到現(xiàn)在，隨著超深度易燃易爆物體數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，易燃易爆物體數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)算法已達(dá)到數(shù)據(jù)飽和狀態(tài)，易燃易爆物體圖像圖像的識(shí)別率能夠達(dá)到90%以上。

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