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申请/专利权人：广东邮政邮件快件服务有限公司

摘要：本发明实施例公开了基于X光图像的快递包裹智能分拣系统、方法及存储介质，快递包裹经传送装置传送，经过扫描与检测装置后，抵达分拣装置；所述扫描与检测装置，用于将采集快递包裹的位置信息、序列号信息，以及X光图像，传输给所述数据处理终端；所述数据处理终端，用于根据预设的检测算法进行对该快递包裹进行检测，在判断该快递包裹包含违禁品时，将所述X光图像写入违禁品类别标签，显示检测结果并告警；以及，下发携带所述位置信息和所述序列号信息的分拣指令给所述分拣装置；所述分拣装置，用于根据所述分拣指令，将该快递包裹分拣出来。本发明能够提高快递包裹的验视效率和准确率，以及对违禁品进行精准识别和分拣。

主权项：1.一种基于X光图像的快递包裹智能分拣系统，其特征在于，包括数据处理终端、传送装置、扫描与检测装置和分拣装置；快递包裹经所述传送装置传送，经过所述扫描与检测装置后，抵达所述分拣装置；所述扫描与检测装置，用于将采集快递包裹的位置信息、序列号信息，以及X光图像，传输给所述数据处理终端；所述数据处理终端，用于根据预设的检测算法进行对该快递包裹进行检测，在判断该快递包裹包含违禁品时，将所述X光图像写入违禁品类别标签，显示检测结果并告警；以及，下发携带所述位置信息和所述序列号信息的分拣指令给所述分拣装置；所述分拣装置，用于根据所述分拣指令，将该快递包裹分拣出来；其中，所述预设的检测算法，包括：1、建立快递包裹的X光图像数据库，分违禁品与非违禁品两大类，设定违禁品类为目标检测类；2、将X光图像分成多个连通区域，每个连通区域的大小为3*3的像素块；3、提取各个连通区域的特征，具体的，A、采用以下公式计算连通区域的局部旋转不变且均匀模式下特征变量： B、将上述A步骤获得的特征变量参数的变换次数阈值设为N次，在特征变量维度的基础上额外增加N维特征，其公式为： 其中，P为邻域中像素点个数，R为邻域半径，gp为邻域像素点灰度值，gc为中心点灰度像素值，Sx为符号函数，Ux计算局部二进制模式中01变换的次数；C、选用一种梯度算子，计算连通区域的方向梯度密度特征直方图： 其中，Mx,y为该像素的梯度幅值，θx,y为该像素的梯度方向，将θx,y分割成若干个bin，从而获取方向梯度密度特征直方图；D、将上述步骤获取的特征变量进行组合，构建特征描述器：feature＝concatfeature1,feature2,feature3,...,featureL；4、构建学习分类器，对特征描述器表征的特征进行训练，学习特征分类决策面y＝wx+b；A、输入向量的维数为特征描述器表征的特征的维数；B、对特征变量进行尺度归一化处理： C、设计并采用基于曼哈顿距离和欧式距离改进的增强核函数，其公式为： 将快递包裹的X光图像作为训练数据通过上述设计的学习分类器进行训练，学习特征分类决策面；5、接入来自成像系统的实时图像数据，对图像进行基于快递包裹轮廓的切割处理；6、构建切割处理后的快递包裹图的特征描述器，放入训练好的学习模型中，获得该快递包裹的违禁品标签信息。

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