一方面,利用大量的车辆和人员安检图像数据对人工智能模型进行训练,不断优化模型的参数,提高模型对不同场景、不同姿态下车辆和人员特征的识别能力。另一方面,采用多模态融合技术,将图像识别与其他传感器数据(如金属探测器数据)相结合,综合判断安检对象是否存在安全隐患。此外,持续更新图像识别模型,以适应不断变化的安检需求和新出现的安全威胁,例如新型违禁物品的识别,从而提升精准度。
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