ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ТАМОЖЕННЫЙ АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ: ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДОСМОТРА ТОВАРОВ
Keywords:
Интеллектуальный таможенный анализ, обработка изображений, автоматическое распознавание объектов, машинное обучение, глубокое обучение, алгоритмы обнаружения предметов, эффективность досмотра, таможенные процессы, оптимизация процессов, распознавание запрещенных предметовAbstract
Данная статья рассматривает применение интеллектуального таможенного анализа изображений в оборудовании для досмотра товаров. Современные таможенные службы сталкиваются с постоянной необходимостью обнаружения контрабанды и незаконных товаров. В свете этого вызова, интеллектуальный таможенный анализ изображений представляет собой эффективный инструмент, основанный на искусственном интеллекте и алгоритмах компьютерного зрения, который автоматизирует процесс анализа и обнаружения подозрительных предметов. Статья обсуждает основные аспекты применения данной технологии, такие как использование рентгеновских систем и анализ изображений, обучение на основе данных, алгоритмы компьютерного зрения, интеграцию с базами данных, автоматическое определение рисков и другие. Также рассматриваются преимущества, такие как реальном времени мониторинг и оповещения, интеграция с другими системами безопасности, улучшенная оценка риска, повышение операционной эффективности и способы непрерывного обучения и адаптации системы. В заключение статьи подчеркивается важность этических вопросов и защиты приватности при использовании данной технологии.
References
Bhardwaj, K., & Singh, A. (2018). Intelligent image recognition techniques for cargo security. International Journal of Intelligent Engineering and Systems, 11(2), 71-80.
Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2018). Deep learning in agriculture: A survey. Computers and Electronics in Agriculture, 147, 70-90.
Huang, H., & Sun, L. (2019). Intelligent image recognition system for customs inspection based on deep learning. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 340(1), 012164.
Chen, S., Zhang, Z., Xu, Z., & Liu, C. (2019). A deep learning-based method for contraband detection in X-ray images. IEEE Access, 7, 67252-67261.
