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用深度學習檢測行李箱中的鋰電池

鉅大LARGE  |  點擊量:842次  |  2021年04月27日  

你是否曾經(jīng)歷過這樣的不愉快乘機事件:已經(jīng)登機了,結(jié)果被廣播名字要求下飛機。要求你離開飛機的“罪名”僅僅是因為你行李箱中有一節(jié)鋰電池。


如果你還記得三星GalaxyNote7的爆炸,你可能不會對受到這樣的對待感到驚訝。飛機在高空飛行的時候,由于壓力,一些鋰離子電會著火,甚至爆炸。這些電池雖然很小,但會造成很大的損害。比如說,一個比普通智能手機電池大20倍的電池,能把一間中等大小房間的窗戶全部爆破。


美國航班上鋰電池造成的起火或爆炸


隨著越來越多的人使用電池組來為我們的設(shè)備充電,例如無人機,照相機等,考慮到危害是巨大的,所以確保沒有鋰離子電池進入飛機的貨艙是至關(guān)重要的。自1991年以來,美國聯(lián)邦特種局報告了225起涉及貨物或行李中鋰離子電池的煙霧,火災(zāi),極熱或爆炸事件。


一般而言,檢查離子電池的方法是對行李箱進行X射線掃描。因為電磁輻射穿過袋內(nèi)的各種物體時,不同類型材料的密度不同,射線也會以不同方式反彈。探測器收集這些X射線并創(chuàng)建袋內(nèi)物體的圖像。

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符合Exic IIB T4 Gc防爆標準

充電溫度:0~45℃
-放電溫度:-40~+55℃
-40℃最大放電倍率:1C
-40℃ 0.5放電容量保持率≥70%

大多數(shù)機場使用軟件來幫助完成這一任務(wù),但需要進行人工干預(yù),這使得該過程容易出錯。為了幫助減少這些錯誤,機場X射線探測器的跨國供應(yīng)商史密斯檢測公司(SmithsDetection)設(shè)計了可以大大減少對人類輸入需求的軟件。該公司表示,它使用深度學習算法將檢測準確率提高到90%。


黑白方框顯示算的是法認為是鋰電池的部分


Smiths的深度學習算法可以自我學習,并使用能夠準確根據(jù)鋰離子電池存在的形狀,紋理和材料的數(shù)據(jù)來自我更新。


為了創(chuàng)建算法,Smiths使用了現(xiàn)場實時操作期間收集的大型X射線圖像數(shù)據(jù)庫。接下來,該公司手動將這些圖像標記為含有鋰離子電池或不含有鋰電池?!矮@取這種全面的、有標記的數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練是深度學習過程中最耗費資源的部分,”Smiths的技術(shù)與產(chǎn)品開發(fā)副總裁MattClark說道。


隨后,該數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學習軟件使用該數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,并針對手動標記的數(shù)據(jù)庫進行測試。

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標稱電壓:28.8V
標稱容量:34.3Ah
電池尺寸:(92.75±0.5)* (211±0.3)* (281±0.3)mm
應(yīng)用領(lǐng)域:勘探測繪、無人設(shè)備

史密斯計劃調(diào)整其軟件,從而可以用來檢測藥物,武器,貨幣和易燃液體。更快更準確地檢測各種違禁品不僅可以提高機場的安全性并節(jié)省資金,而且還可以提高效率。


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