鉴于深度学习在学术界和工业界的巨大影响，MIT Technology Review 将其列为世界十大技术突破之首 。随着区域性卷积神经网络（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，为了提高识别的效果，在实际的实施过程中研究人员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，但是训练的时间以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 。该方法既可以使数据集中含有的先验知识影响到原始数据的输入参数上，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、生长准则以及方向，考虑包裹中块状结构的特点，现阶段有研究人员采用一种改进的几何形变模型算法对图像进行分割 。图像分割算法框架：研究人员采用Faster R - CNN进行图像的特征提取 。Faster R-CNN 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，可以实现被检物体的精确定位以及特征提取 。基于 Faster R-CNN 的燃爆物特征提取：结语双能甚至多能的 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 。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 。
英国初创企业在COVID-19危机下该如何自救？
英国政府正在研究一系列支持初创企业的方案，可能涉及国有基金（通过英国商业银行）和私人风险投资基金共同投资的模式 。投资者一直在警告说，典型的亏损、早期阶段的初创企业在新冠病毒危机中面临崩溃的风险 。但这些举动的到来远远晚于欧洲大陆各国政府为支持其初创企业部门而推出的慷慨的一揽子计划 。据了解，部长们热衷于支持英国强大的初创企业和创新部门，据称正在考虑的方案包括可转换贷款，这些贷款可以在以后偿还或转化为国家拥有的股权 。
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