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針對主動視覺安檢方法檢測性能不高和檢測速度慢的問題，基于Q學(xué)習(xí)（QL）算法提出了采用狀態(tài)回溯的啟發(fā)式Q學(xué)習(xí)（ HASB-QL）算法進(jìn)行最佳視角估計(jì)。該算法引入代價(jià)函數(shù)和啟發(fā)函數(shù)，提高了學(xué)習(xí)效率，加快了Q學(xué)習(xí)收斂。首先，對通過安檢掃描儀獲取的X光圖像進(jìn)行單視角檢測；然后，對姿勢作出估計(jì)并通過在狀態(tài)回溯過程中比較重復(fù)動作的選擇策略獲取最佳旋轉(zhuǎn)角度，再次進(jìn)行單視角檢測，直到檢測到危險(xiǎn)品；此外，在檢測過程中多于一個(gè)視角時(shí)，建立幾何約束以消除誤報(bào)。對GDXray數(shù)據(jù)集中的手槍和剃刀刀片的X光圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于以Q學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的主動視覺算法，改進(jìn)的主動視覺算法檢測手槍所得精確率和召回率之間的加權(quán)平均值F1值提高了9. 60%，檢測速度提高了12. 45%；檢測剃刀刀片所得的F1值提高了2.51010，速度提高了17. 39%。所提算法提高了危險(xiǎn)品檢測的性能和速度。
X射線安檢掃描儀在汽車站等地的安全檢查中起著非常重要的作用。然而，檢查過程需要安檢人員輔助檢查，在危險(xiǎn)品與其他物品重疊或被其他物品遮擋時(shí)，人眼不易觀察出，而且安檢員長時(shí)間工作，容易引起視覺疲勞，導(dǎo)致檢測的準(zhǔn)確性下降，從而進(jìn)一步影響到公共安全。因此，如何提高危險(xiǎn)品檢測性能對安檢運(yùn)行的可靠性具有重要意義。
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