Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
ATEST - OCHRONA PRACY
ATEST - OCHRONA PRACY
AURA
AURA
AUTO MOTO SERWIS
AUTO MOTO SERWIS
CHEMIK
CHEMIK
CHŁODNICTWO
CHŁODNICTWO
CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
DOZÓR TECHNICZNY
DOZÓR TECHNICZNY
ELEKTROINSTALATOR
ELEKTROINSTALATOR
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
GAZETA CUKROWNICZA
GAZETA CUKROWNICZA
GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
GOSPODARKA MIĘSNA
GOSPODARKA MIĘSNA
GOSPODARKA WODNA
GOSPODARKA WODNA
HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
MATERIAŁY BUDOWLANE
MATERIAŁY BUDOWLANE
OCHRONA PRZECIWPOŻAROWA
OCHRONA PRZECIWPOŻAROWA
OCHRONA PRZED KOROZJĄ
OCHRONA PRZED KOROZJĄ
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
ODZIEŻ
ODZIEŻ
OPAKOWANIE
OPAKOWANIE
PACKAGING REVIEW
PACKAGING REVIEW
POLISH TECHNICAL REVIEW
POLISH TECHNICAL REVIEW
PROBLEMY JAKOŚCI
PROBLEMY JAKOŚCI
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
PRZEGLĄD GEODEZYJNY
PRZEGLĄD GEODEZYJNY
PRZEGLĄD MECHANICZNY
PRZEGLĄD MECHANICZNY
PRZEGLĄD PAPIERNICZY
PRZEGLĄD PAPIERNICZY
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
PRZEMYSŁ CHEMICZNY
PRZEMYSŁ CHEMICZNY
PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
RUDY I METALE NIEŻELAZNE
RUDY I METALE NIEŻELAZNE
SZKŁO I CERAMIKA
SZKŁO I CERAMIKA
TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH
WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH
Menu
Menu
Menu
Prenumerata
Prenumerata
Publikacje
Publikacje
Drukarnia
Drukarnia
Kolportaż
Kolportaż
Reklama
Reklama
O nas
O nas
ui-button
Twój Koszyk
Twój koszyk jest pusty.
Niezalogowany
Niezalogowany
Zaloguj się
Zarejestruj się
Reset hasła
Czasopismo
|
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
|
Rocznik 2022 - zeszyt 2
Analysis of the state of the art on non-intrusive object-screening techniques
10.15199/48.2022.02.39
Dmytro MAMCHUR
Janis PEKSA
Soledad Le CLAINCHE
Ricardo VINUESA
nr katalogowy: 136099
10.15199/48.2022.02.39
Streszczenie
Artykuł poświecony jest analizie nowoczesnych metod i technik stosowanych w nieinwazyjnej detekcji obiektu. Omówione zostały obecnie używane metody detekcji, a następnie wskazano na możliwości poprawy efektywności i wiarygodności tych metod poprzez wprowadzenie automatyzacji procesów automatyzacji. W końcu pokazano schemat systemu automatycznej inspekcji, w którym wykorzystano dodatkowe czujniki oraz elementy sztucznej inteligencji, pozwalające na rozróżnianie legalnych i nielegalnych rzeczy w obiekcie poddanemu inspekcji. (Prezentacja state of the art w technice nieinwazyjnej inspekcji obiektu).
Abstract
The paper is devoted to an analysis of the modern methods and techniques used for non-intrusive object screening. First, currently used technology and the principle of equipment operation are described. Next, the ways for improving the reliability and efficiency of the screening process and ways for its automation are indicated. Finally, a schematic of an automated screening system that uses additional sensors and implements AI-based analysis for automatic detection and distinguishing between legal, illegal and illicit items inside the object under inspection is proposed.
Słowa kluczowe
aparat rentgenowski
analiza zapachu
sztuczna inteligencja
uczenie głębokie
rozpoznawanie obrazów
Keywords
X-ray machine
odour analysis
spectroscopy
artificial intelligence
deep learning
image recognition
Bibliografia
[1]Settey T., Gnap J., Benová D., Pavlicko M., Blažeková O. The Growth of E-Commerce Due to COVID- 19 and the Need for Urban Logistics Centers Using Electric Vehicles: Bratislava Case Study. Sustainability (2021), 13, 5357. https://doi.org/10.3390/su13105357 [2] Pollák, F.; Konecný, M.; Šceulovs, D. Innovations in the Management of E-Commerce: Analysis of Customer Interactions during the COVID-19 Pandemic. Sustainability (2021), 13, 7986. https://doi.org/10.3390/su13147986 [3]Wang, X.;Wong, Y.D.; Yuen, K.F. Does COVID-19 Promote Self-Service Usage among Modern Shoppers? An Exploration of Pandemic-Driven Behavioural Changes in Self- Collection Users. Int. J. Environ. Res. Public Health (2021), 18, 8574. https://doi.org/ 10.3390/ijerph18168574 [4]Saif,NMA;Ruan,J.;Obrenovic,B.SustainingTrade during COVID-19 Pandemic: Establishing a Conceptual Model Including COVID-19 Impact. Sustainability (2021), 13, 5418. https://doi.org/10.3390/su13105418 [5]Serpa, Regina C. The Exceptional Becomes Everyday: Border Control, Attrition and Exclusion from Within. Social Sciences 10: 329. (2021) https://doi.org/10.3390/socsci10090329 [6] Petracou E.V., Domazakis G.N., Papayiannis G.I., Yannacopoulos A.N. Towards a Common European Space for Asylum. Sustainability. 2018; 10(9):2961. https://doi.org/10.3390/su10092961 [7]Michel, S., Mendes, M., de Ruiter, J. C., Koomen, G. C. M., & Schwaninger, A. (2014). Increasing X-ray image interpretation competency of cargo security screeners. International Journal of Industrial Ergonomics, 44(4), 551–560. doi:10.1016/j.ergon.2014.03.00 [8]Michel, S., Koller, S. M., de Ruiter, J. C., Moerland, R., Hogervorst, M., & Schwaninger, A. Computer-Based Training Increases Efficiency in X-Ray Image Interpretation by Aviation Security Screeners. (2007), 41st Annual IEEE International Carnahan Conference on Security Technology. doi:10.1109/ccst.2007.4373490 [9]Halbherr, T., Schwaninger, A., Budgell, G. R., & W a l e s , A . Airport Security Screener Competency: A Cross- Sectional and Longitudinal Analysis. The International Journal of Aviation Psychology, 23(2), doi:10.1080/10508414.2011.5824 [10]von Bastian C. C., Schwaninger A. and Michel S., Do multi-view X-ray systems improve X-ray image interpretation in airport security screening?, Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, (2008), 3, 166–173. [11]Jaccard, N., Rogers, T. W., Morton, E. J., & Griffin, L. D. Detection of concealed cars in complex cargo X-ray imagery using Deep Learning. Journal of X-Ray Science and Technology, (2017), 25(3), 323–339. doi:10.3233/xst- 16199 [12]Caldwell M., Ransley M., Rogers T., and Griffin L. Transferring X-ray based automated threat detection between scanners with different energies and resolution, in Counterterrorism, Crime Fighting, Forensics, and Surveillance Technologies, (2017), p. 104410F. [13]Mery, D., Svec, E., Arias, M., Riffo, V., Saavedra, J. M., & Banerjee, S. Modern Computer Vision Techniques for X-Ray Testing in Baggage Inspection. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, (2017), 47(4), 682–692. doi:10.1109/tsmc.2016.2628381 [14]Akcay, S., Kundegorski, M. E., Willcocks, C. G. and Breckon, T. P. Using Deep Convolutional Neural Network Architectures for Object Classification and Detection Within X-Ray Baggage Security Imagery. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, (2018), 13(9), 2203–2215. doi:10.1109/tifs.2018.2812196 [15]Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM, ( 2 0 1 7 ) , 60(6), 84– 90. doi:10.1145/3065386 [16] Simonyan K. and Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition, arXiv preprint arXiv: (2014), 1409.1556. [17] Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I. et al. The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11(1), 233. doi:10.1038/s41467-019-14108-y [18] Zheng, Y. and Elmaghraby, A. A vehicle threat detection system using correlation analysis and synthesized X- ray images. Detection and Sensing of Mines, Explosive Objects, and Obscured Targets XVIII. ( 2 0 1 3 ) doi:10.1117/12.2016646 [19] Wells, K., & Bradley, D. A. A review of X-ray explosives detection techniques for checked baggage. Applied Radiation and Isotopes, ( 2 0 1 2 ) , 70(8), 1729–1746. doi:10.1016/j.apradiso.2012.01 [20] Yoo, K. E., & Choi, Y. C. Analytic hierarchy process approach for identifying relative importance of factors to improve passenger security checks at airports. Journal of Air Transport Management, (2006), 12(3), 135–142. doi:10.1016/j.jairtraman.2005. [21]Rogers, T. W., Jaccard, N., Morton, E. J., & Griffin, L. D. Automated X-ray image analysis for cargo security: Critical review and future promise. Journal of X-Ray Science and Technology, ( 2 0 1 7 ), 25(1), 33–56. doi:10.3233/xst-160606 [22]Tuszynski, J., Briggs, J. T., & Kaufhold, J. A method for automatic manifest verification of container cargo using radiography images. Journal of Transportation Security, ( 2 0 1 3 ) , 6(4), 339–356. doi:10.1007/s12198-013-0121-3 [23]Reims, N., Schoen, T., Boehnel, M., Sukowski, F., & Firsching, M. Strategies for efficient scanning and reconstruction methods on very large objects with high-energy x-ray computed tomography. Developments in X-Ray Tomography IX, (2014), doi:10.1117/12.2062002 [24]Zhang, J., Zhang, L., Zhao, Z., Liu, Y., Gu, J., Li, Q., and Zhang, D. Joint Shape and Texture Based X-Ray Cargo Image Classification. 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. (2014), doi:10.1109/cvprw.2014.48 [25]Chen, G., Bjorkholm, P., Fox, T. R., Wilson, Z., Bonsergent, X., McDaniel, F. D., and Doyle, B. L. X-Ray Cargo Inspection: Status and Trends. AIP Conference Proceedings, (2009). doi:10.1063/1.3120101 [26] Macdonald, R. D. R. Design and implementation of a dual-energy x-ray imaging system for organic material detection in an airport security application. Proc. SPIE 4301, Machine Vision Applications in Industrial Inspection IX, (2001) doi:10.1117/12.420922 [27] Visser, W. at al Automated Comparison of X-Ray Images for Cargo Scanning. Proceedings of the 50th IEEE International Carnahan Conference on Security Technology, Orlando U.S.A., October 24-27, (2016), 268-275. doi:10.1109/ccst.2016.7815714 [28] Kolokytha, S. at al. Creating a reference database of cargo inspection X-ray images using high energy CT of cargo mock-ups. 2016 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST). (2016), 249-254. doi:10.1109/ist.2016.7738232 [29]Griffin, L. D., Caldwell, M., Andrews, J. T. A., & B o h l e r , H . ” Unexpected item in the bagging area”: Anomaly detection in X-ray security images, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, (2019), vol. 14, Iss. 6, 1539 – 1553. doi:10.1109/tifs.2018.2881700 [30]Pérez, J. M., Le Clainche, S., & Vega, J. M. Reconstruction of three-dimensional flow fields from two- dimensional data. Journal of Computational Physics, (2020) 407, 109239. doi:10.1016/j.jcp.2020.109239 [31]Bell, E., Mendez, C., Le Clainche, S., & Vega, J. M . A reduced order model to create two-dimensional flow fields from uni-dimensional data. (2019). AIAA Scitech 2019 Forum. doi:10.2514/6.2019-2361 [32] Le Clainche S. (2020) An Introduction to Some Methods for Soft Computing in Fluid Dynamics. In: Martínez Álvarez F., Troncoso Lora A., Sáez Muñoz J., Quintián H., Corchado E. (eds) 14th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO 2019). SOCO 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 950. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 20055-8_53 [33]Higher Order Dynamic Mode Decomposition and Its Applications J.M. Vega and S. L. Le Clainche. September 2020, Book Publisher: Elsevier ISBN: 9780128197431 [34] Abadía-Heredia R., López-Martín M., Carro B., Arribas J.I., Pérez J.M., Le Clainche S. A predictive hybrid reduced order model based on proper orthogonal decomposition combined with deep learning architectures, Expert Systems with Applications, Volume 187, (2022), 115910, ISSN 0957-4174, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115910. [35]Ahn, J. H., Lim, J. H., Park, J., Oh, E. H., Son, M., Hong, S., & Park, T. H. Screening of target-specific olfactory receptor and development of olfactory biosensor for the assessment of fungal contamination in grain. Sensors and Actuators B: Chemical, ( 2 0 1 5 ) , 210, 9–16. doi:10.1016/j.snb.2014.12.060 [36]Full, J., Delbrück, L., Sauer, A., & Miehe, R. Market Perspectives and Future Fields of Application of Odor Detection Biosensors—A Systematic Analysis. Proceedings, ( 2 0 2 0 ) , 60(1), 40. doi:10.3390/iecb2020-07029 [37]Yunkwang Oh, Youngmi Lee, Heath, J., & Moonil K i m . Applications of Animal Biosensors: A Review. IEEE Sensors Journal, ( 2 0 1 5 ) , 15(2), 637–645. doi:10.1109/jsen.2014.2358261 [38]Dung, T., Oh, Y., Choi, S.-J., Kim, I.-D., Oh, M.- K . , & K i m , M . Applications and Advances in Bioelectronic Noses for Odour Sensing. Sensors, ( 2 0 1 8 ) , 18(2), 103. doi:10.3390/s18010103 [39] Mares, J. O. at al. Thermal and mechanical response of PBX 9501 under contact excitation. Journal of Applied Physics, ( 2 0 1 3 ) , 113(8), 084904. doi:10.1063/1.4793495 [40] Zrimsek, A. B., Bykov, S. V., & Asher, S. A. Deep Ultraviolet Standoff Photoacoustic Spectroscopy of Trace Explosives. Applied Spectroscopy, ( 2 0 1 8 ) , 000370281879228. doi:10.1177/0003702818792289 [41] Bloomfield, M., Andrews, D., Loeffen, P., Tombling, C., York, T., and Matousek, P. Non- invasive identification of incoming raw pharmaceutical materials using Spatially Offset Raman Spectroscopy. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, ( 2 0 1 3 ) , 76, 65–69. doi:10.1016/j.jpba.2012.11.046
Treść płatna
Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp -
zaloguj się
.
Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!
Publikacja
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2022-2 , nr katalogowy 136099
licencja: Osobista
Produkt cyfrowy
Nowość
10.00 zł
Do koszyka
Prenumerata
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista
Produkt cyfrowy
Nowość
762.00 zł
Do koszyka
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista
Szczegóły pakietu
Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)
1002.00 zł brutto
927.78 zł netto
74.22 zł VAT
(stawka VAT 8%)
1002.00 zł
Do koszyka
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista
Szczegóły pakietu
Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna
960.00 zł brutto
888.89 zł netto
71.11 zł VAT
(stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka
42.00 zł brutto
34.15 zł netto
7.85 zł VAT
(stawka VAT 23%)
1002.00 zł
Do koszyka
Zeszyt
2022-2
Czasopisma
ATEST - OCHRONA PRACY
AURA
AUTO MOTO SERWIS
CHEMIK
CHŁODNICTWO
CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
DOZÓR TECHNICZNY
ELEKTROINSTALATOR
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
GAZETA CUKROWNICZA
GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
GOSPODARKA MIĘSNA
GOSPODARKA WODNA
HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
MATERIAŁY BUDOWLANE
OCHRONA PRZECIWPOŻAROWA
OCHRONA PRZED KOROZJĄ
ODZIEŻ
OPAKOWANIE
PACKAGING REVIEW
POLISH TECHNICAL REVIEW
PROBLEMY JAKOŚCI
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
PRZEGLĄD GEODEZYJNY
PRZEGLĄD MECHANICZNY
PRZEGLĄD PAPIERNICZY
PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
PRZEMYSŁ CHEMICZNY
PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
RUDY I METALE NIEŻELAZNE
SZKŁO I CERAMIKA
TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH