人工智能技术发现非法违禁品的准确率高达 98%
作者：Tufts University
作者：Jen A. Miller，
试图发现违禁品是一件棘手的事情。不仅识别毒品和假冒商品等物品很困难，而且当前最常用的技术（X 射线）只能提供 2D 视图，而且通常是模糊的视图。
塔夫茨大学电气和计算机工程教授埃里克·米勒（Eric Miller）说：“这不像对牙齿进行 X 光检查，你只有一颗牙齿。”相反，这就像对牙齿进行 X 光检查并查看整个牙科检查室。
但米勒和他的研究团队现在找到了一种可能的解决方案，将人工智能与深度学习发现不应该出现的物品，并且准确率高达 98%。他们的研究结果发表在人工智能的工程应用。
对更好的成像的需求至关重要。根据美国海关和边境保护局的数据，在美国，有超过 1100 万个集装箱通过海运抵达，1100 万个通过卡车抵达，270 万个通过铁路抵达，每年都需要进行检查。
目前，货物检查经常通过 X 射线进行，试图检查复杂的物品集合，由于 X 射线的工作方式，所有这些物品实际上都相互重叠。因此，此类图像审查需要持续的人工概览，这可能会让人筋疲力尽并导致错误。
在这项研究中，研究人员获取了捆绑物品的图像数据集，并引导深度学习人工智能识别预期的物品，例如轮胎和酒瓶，以及那些不预期的物品。例如，他们首先研究简单的异常物品——形状像圆柱体和忍者星星的物品。然后他们转向复杂的异常现象，比如那些形状像零钱包、动物象牙和罐子的异常现象。
该研究是根据模拟信息进行的。米勒说，为了实时实施该技术，该模型需要进行更多的研究，以便在多种真实材料上进行微调和验证。它也不会自行决定什么是禁止的、什么是不禁止的。相反，该模型将识别可能的异常情况以供后续人工审查。
该方法还可以应用于显微镜等领域，医学研究、灾难恢复和质量控制。米勒说，它还可以用于帮助制造商识别飞机机翼裂缝或计算机芯片缺陷等问题。
“无论你需要在杂乱的环境中查看东西，这个模型都可以进行调整和训练，以帮助发现不属于那里的东西，也就是你想要找到的东西，”他说。
更多信息：Bipin Gaikwad 等人，X 射线货物图像的自监督异常检测和定位：对新异常的概括，人工智能的工程应用（2024）。DOI：10.1016/j.engappai.2024.109675
引文：基于人工智能的技术在发现非法违禁品方面的准确率高达 98%（2025 年，1 月 10 日）检索日期：2025 年 1 月 10 日来自 https://techxplore.com/news/2025-01-ai-enabled-technology-accurate-illegal.html
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