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为防止暴力伤医，医疗机构设置安检系统是否可行？思考一下，为何毛泽东时代没有医闹？那个时代的医院才真正是救死扶伤，治病救人的！医生是白衣天使！谁会去打天使？现在的医院是追逐金钱，坑财害命，过度检查，大处

为防止暴力伤医，医疗机构设置安检系统是否可行？

那个（繁体：個）时代的医院才真正是shì 救死扶伤，治（练：zhì）病救人的！医生是白衣天使！谁会去打天使？

现[繁：現]在的医院是追逐金[读：jīn]钱，坑财害命，过度检查，大处方，忽悠手朮，手朮中加价，白衣天使变強盗，当然会医闹不断了！

金钱！一切向前看毁了一代医风！你就是给看病[练：bìng]的患者带[繁：帶]上手铐，他发现被坑骗也可能用牙齿咬黑心医生[读：shēng]一口！

近些年，安检领域有哪些新的技术应用？

安检CT

近十几年来，随着科学技术的发展和制造水平的提升，以通道式 X 光机为主的安全检查设备在机场、海关、车[拼音：chē]站、公检法机构、大型活动现场等场所得到了广泛的应用，对(duì)预防和制止爆炸、枪击、行凶等案件发生，具有重要的意义。

车站安检：通道式 X 光机的透视成像图为物体在垂直于 X 射线平面的投影图，投影图中像素点表征射线衰减情况(kuàng)，难以穿透的区域（射线衰减大）以深色显示，容易穿透的区域（射线衰减小{练：xiǎo}）以浅色显示。在通道式 X 光机的透视成像图中，刀具、棍棒、枪支等金属危险品具有较为明显的轮廓和颜色，容易被识别出。

幸运飞艇刀具识（繁：識）别：

而易燃易爆的液体、固体（繁体：體）爆炸物和毒品的透视成像图与生活中常见的饮料、化肥、洗衣粉、奶粉等相似，难以被有效识别。通道式 X 光机进行安全检查时，还存在{拼音：zài}空间分辨率有限、无法分辨出复杂背景中叠放的物质、无法测定物质的真实密度、也无[繁体：無]法准确测定物质的有效原子序数等问题。

上世纪 90 年代，美国的 Invision 公司和 L-3Comm 研发出了基于 X 射线的计算机断层成像安检设备，并相继通过美国联邦航空管理局（Federal Aviation Administration，FAA）的认证，开启了基于 X 射线的计算机断层成像技术 在 安 检 领 域 的 应 用。2018 年 12 月， 国 家 标 准 GB/T 37128-2018《X 射线计算机断层成像安全检查系统技术要求》正式发布，从功能、性能、电气安全、电磁兼容适应性和环境适应性等多个角度规范了 X 射线的计算机断层成像设备，使得安检计算机断层扫描（Computed Tomography， CT）设备的设计、制造、验收和使用有据可查，也为安检 CT 设备的广泛应用奠定了基础。在安检领域的检测手段中，CT 技术是比较成熟并逐渐成为重要的技术手段。由于 CT 技术能够使得安检无需开箱，实现行李的快速、三维成像检查，有效地识别隐藏的物体，其漏报率和误报率远低于其他准实时成像检测系统，因此，该技术具有独特的技术优势。

与医疗CT和工业 C澳门永利T 相[xiāng]比，安检CT的主要特点是：

• 1）被检物种类复杂，多为体积较小的物品，采用低能量的 X 射线源；

• 2）以成像为主，同时关注空间分辨、图象质量及密度识别；

  

• 3）在结构上，采用被检物平移、射线源和探测器旋转的扫描方式，扫描速度要求高；

• 4）系统具有智能分析及报警功能，辅以人工分析。

• 1）检测时无需开箱，实现行李的快速、三维成像检查；

• 2）显示内容丰富，可以显示被检测物的三维图像，能够确定物质厚度，有效地识别隐藏和叠压的物体；

• 3）可准确计算被检测物质的密度以及有效原子序数，识别爆炸物和毒品；

• 4）可精确定位爆炸物 / 毒品在行李中的位置，降低了人为因素的影响；

• 5）漏报率和误报率极低。

双能（能谱）CT

CT系统常以X光机作为射线源，假设其发出的射线(繁体：線)是单一能量的，则根据(繁：據)比尔《繁：爾》定律可得单色能量射线穿过物体衰减投影公式：

其中，I表示探测器工作通道接收到的被物质衰减后的辐射强度dù ，I0表示探测器通道接收的未衰减的辐射强度，μ表示线性衰减系数。p(s)为函数(繁体：數)沿着路径s的线积分投影值。

但是，通常只有使用同步辐射X光源或放射源作为射线源时，射线才具有单[拼音：dān]一能量，此时【shí】单色投影公式才是准确适用的。而CT系统的射线源多为X光机，其发出的射线是具有连续多色能量分布的射线能谱，物质对射线的衰减值是与能量密切相关的，不能简单利用单色投影公式作为投影数据的数学表达。

在实（繁体：實）际系统中，多色投影的连续能谱分布不光由X射线能谱S(E)决定，还会受到探测器能量响应函数μ(E)的影响，所以投影数据对《繁：對》应的能谱是一个综合射线能谱。为了表述（拼音：shù）简洁，这里将综合射线能谱称为系统能谱，用D(E)表示：

综合（读：hé）以上描述，将多色能量X射线衰减规律表示为：

式（3）也称宽能谱【练：pǔ】射线条件下的Beer定律，以(yǐ)此[拼音：cǐ]为依据得到能谱射线投影公式：

式(4)较单色投影式(1)增加了对系(繁：係)统中能谱(繁体：譜)信息的表达，理论上是一种更加精确的投影表达式。正是由于传统CT成像无法处理能谱信息，只能将多色投影数据简化近似为单色投影，所以才会在重建图像中引入大量伪影信息。使用相应的双能CT重建算法，则可获得被检物的物质信息。

双能CT重建算法的简单思路与计算流liú 程：

X光双能CT成像利用物质对不同能量X光的衰减效应不同的物理性质，采集两套不同能量(谱)下的CT数据，通过特殊【练：shū】的重建方法，以获取比传统单一能量得到的CT图像更丰富的物质分布信息。双能CT可以近似重建任意单能下的衰减系数图像或电子密度和等效原子序数分布图像对等。一方面，双能CT对于区分密度相似而原子序数有差异的物质具有特殊{拼音：shū}优势；另一方面，双能CT可以很好地解决由传统CT的多色谱造成的同种材料不同图像和不同材料同样CT值的问题

由yóu 于双能CT数据给出一系列单一能量衰减系数图像(无硬化伪影)，这样的系统也被称之为能谱CT。双能CT技术在安检领域得到了广泛的研究和澳门新葡京应用。该技术能够准确地重建物质的有效原子序数和密度信息，进而达到分辨物质种类的目的，有效地降低误报率

包裹实(繁体：實)物图：

双能CT在安检物质识别中的应《繁：應》用：

基于深度学习的图像特征识别

为了保证公共交通运输的安全性，X 光包裹安检显示系统已【练：yǐ】经被广泛地运用到各个机场和车站。但是，人为识别的效率和准确率还是不够高，因为人为观察大量的包裹图像是一个枯燥的工作，安检员会在长时间的工作中分心，很难保证危险违禁物品在人为安检过程中被漏掉，因此催生了自动化智能安检机的出现。当前 X 光行包检测主要依靠颜色分析法和形状分析法，这两种方法都是靠安检员人工看图和人工判图，其准确性依赖于安检员的自身经验，速度受限于安检员的工作负荷，两者效率都不易进一步提高。因此，面向高通量场景下，对行包中枪支、管制刀具和打火机等典型违禁品进行高速自动识别的需要，针对当前人工看图和判图效率不足的问题，研究并突破典型违禁品的图像自动识别匹配和原子序数特性分析等关键技术，实现对行包中典型(xíng)违禁品的自动识别和匹配的能力，达到对典型违禁品较好的自动识别，从而较大地提高安检效率。

深度学习是通过逐层构建多层网络，使设备获得更细节的特征且计算效率较高开云体育，因而近年来受到广大科研工作者的热捧。深度学习技术在智能装备领域产生（读：shēng）了巨大影响。

在Hinton科研小组赢得 Image Net比《bǐ》赛半年之后，Google和百度等公司都发布了新的基于图像内容的搜索引擎。它们继承了Hinton在Image Net比赛中采用的深度学习网络架构，并应用在各自领域中{拼音：zhōng}，发现图像搜索的准确率得到了较大提升。Facebook 公司于 2013 年 12 月在《拼音：zài》纽约成立了新的人工智能实验室，聘请了深度学习领域的著名学者，卷积网络的发明人Yann Le Cun作为首席科学家

2014 年 1 月，Google公司花费四亿美金收购了一家深度学习公司Deep Mind，而百度公司在 2012 年就成立了深度学习研究院，2014 年 5月在美国硅谷又成立了新的深度学习实验室，聘请斯坦福大学的吴恩达教授担任首席科学家。鉴于深度学习在学术界和{拼音：hé}工业界的（读：de）巨大影响，MIT Technology Review 将其列为世界十大技术突破之首。随着区[繁体：區]域性卷积神经网络（RCNN）的出现，深度学习方法在安检违禁物品智能识别中成为一种流行 的 算 法

基 于YOLO（You Only Look Once） 和SSD（Single Shot Detection）两种算法架构的深度学习算法获得的网络可以直接输出多个目标以及这些目标的位置，它们在训练到算法实施过程更加的高效，这使得它们也成为安检智能识别中的两种主流算法架构。而这两种目标识别算法架构又是可以基于不同的卷积层阶结构的，为了提高识别bié 的效果，在实(繁体：實)际的实施过程中研究人员[繁体：員]和工程师们首先尝试的是改进卷积层 的 结 构。

Krizhevsky等 人 提 出 的Alex Net结 构、Zeiler和 Fergus提 出 的ZFNET结 构、Simonyan和 Zisserman提 出 的VGGNET结 构 都 在YOLO和SSD目标识别架构中得到了尝试。尽管这些不同卷积层结{繁：結}构采用了不同的方式来表征图像信息然后与全连接层的神经元相连，但是在实际测试效果中，可以总结以下特性：卷积层越深，全连接层的维度越大，训练好的网络识别效果越好《hǎo》，但是训练的时间以（pinyin：yǐ）及识别算法的运行时间都会增加，收敛的难度也会加大；训练样本越丰富，结果也是越好，但是获取样本的时间人力成本也会增加。

深度卷积神经网络是一种机器学习算法架构，同其他机器学习算法的目的一样，深度卷积神经网络是一种为了获得输入到输出【练：chū】的非线性非显式映射的算法。该架构是通过不同阶层的卷积核参数将原始数据（比如图像）改变维度，然后再与神经元多层链接。学习的过程就是迭代调节卷积核参数和神经元参数的过程。该方法既可以使数《繁：數》据集中含有的先验知识影响到原始数据的输入参（繁体：蔘）数上，同时可以更好地限制模型参数在学习过程中的变化，保证其收敛。

对于采集的双能CT图像，要针对初始化轮廓、生长准则以及方(fāng)向，考虑包裹中块状结[繁：結]构的特点，现阶段有研究人员采用[读：yòng]一种改进的几何形变模型算法对图像进行分割。

图像分割算法框[拼音：kuāng]架：

研究人员采用Faster R - CNN进行图像的特征提取。Faster R-CNN澳门新葡京 将区域建议和 Fast R-CNN 融合在一个网络模型中（区域生成网络 RPN层），用 RPN 网络代替了 Selective Search，且预测的绝大部分高质量侯选区可以在GPU中完成，使得目标检测的速度大幅度提升，产生建议框的（读：de）网络和目标检测网络进一步共享卷积特征，实现端到端的检测。

Fast R-CNN 网络结构如下【xià】图，整体检测框架大致为：

该方法分为训练和检测两个阶段，如图所示，可以实现被检物体（繁体：體）的精确定位以及特征[繁体：徵]提取。

基于 Faster R-CNN 的燃（pinyin：rán）爆物特征提取：

结语

1. 双能甚至多能的 X 射线扫描机相对单能的 X 射线机器可以具有更多的信息量，可以帮助在复杂的包裹环境下识别不同的物质，对轮廓信息不是很明显的违禁物品可以起到很大的辅助作用。这将会大大提高对不同物质的分类的能力，即使是在好几种物质叠加在一起的时候。

2. 基于深度学习的图像自动检测方法能够自动检测管制物品目标，从而能够有效减少人力资源，提高企业的生产效益。该设备在实际应用中需求迫切，可以帮助维护社会治安、保障公共安全。当前国际、国内反恐局势都非常严峻，管制物品自动检测系统能够提高包裹的检测速度，并且其稳定性相对人工来说更好。

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