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传统情况下，安检机的最大过包量每分钟能达到80个，所有物品都依靠工作人员肉眼识别图像中是否存在违禁/危险品，劳动强度大且容易形成检测盲区。存在“图像识别技术薄弱”“误报率高”等技术硬伤，在检测功能以及操作模式上已不能满足如今日益提升的安检需求。
安检违禁物品检测识别算法则基于计算机识别技术，将X 光图像信息拆解为多个层次，逐次组合成线条、局部图像、形状、整个物体的材质组成成份，并使用机器学习方法增加算法准确率。它能够自动识别刀、枪、鞭炮、炮仗、电脑、手机、移动电源、容器、拉杆箱杆 等物品，对可疑物品进行图像识别并以方框框出报警以文字提示出违禁物品的名称，比传统安检仪在检测速度和准确率上均有较大提升，同时也为安检工作人员减轻了负担。
此外，随着使用过程中持续不断的数据收集，自动学习系统还会定期对新数据进行学习及模型训练，通过互联网将新模型下发安检设备完成自动更新。
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