【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ct图像处理领域，特别涉及利用ct图像的智能结构化描述技术进行国际快件查验。
技术介绍
1、随着电子商务的广泛普及，跨境电商等新兴业态发展迅速，进出口贸易也日益繁荣，我国的进出口量在不断地上升，快件监管查验的工作量也在逐渐的加大。快件现场传统监管模式：凡是进入监管中心的包裹，需要使用传统查验系统去查验包裹的实际信息，通常是以x光透视图与包裹报关信息进行比对来完成。不法商家在进行入境申报时，虚假陈述、隐瞒商品真实情况，由此来达到少缴纳甚至不缴纳税款的目的。此外，有些不法分子将海关明确规定不可邮寄或携带的商品虚报为物品夹藏在包裹中，以便能够顺利入境。现有的查验系统大多数依赖x光机扫描出的透视图像，而x光机在检查设备中的位置是固定的，无法从更多角度透视包裹，进而影响成像效果，导致更多的漏检、错检现象。
2、另外，以往，只利用ct扫描图像的例如密度、原子序数等物理特征值来进行物品查验，未充分利用ct扫描出的三维形状信息，无法完整表达包裹中申报商品的图像特征，从而无法准确实现货单比对。
技术实现思路
1、为了克服现有技术中存在的无法准确利用商品三维形状信息的缺陷，本专利技术提供一种ct图像处理方法及装置、以及国际快件的查验方法及装置。
2、根据本专利技术的一个方式，提供一种ct图像处理方法，包括：预处理步骤，对ct图像的三维数据进行均匀采样以及坐标归一化处理，获取预处理数据；物品实例获取步骤，针对所述预处理数据获取结合语义信息的实例分割后的物品实例数据；
3、根据本专利技术上述的ct图像处理方法，所述物品实例获取步骤包括：从所述预处理数据获取包含全局特征和局部特征的特征矩阵；将所述特征矩阵分别通过两个解码器，实现语义分割和实例分割；将语义分割而得的语义特征嵌入到实例分割后的实例空间中，获取已知语义的实例特征矩阵；以及通过无监督聚类对不同的实例标注实例标签，获取实例分割后的所述物品实例。
4、根据本专利技术上述的ct图像处理方法，所述特征提取器的构建包括：构建基于孪生网络框架的能够学习通用图像特征的三维度量学习网络；获取包含成对数据的源数据作为训练数据；以及利用训练数据对所述三维度量学习网络进行训练而获取所述特征提取器。
5、根据本专利技术的一个方式，提供了一种国际快件查验方法，包括：图像获取步骤，获取快件的ct三维图像；ct图像处理步骤，使用上述ct图像处理方法获取ct图像的结构化特征；特征地图构建步骤，针对每种物品构建特征地图，所述特征地图包括反映快件报关单内容的包含属性信息的细粒度字段信息以及所述ct图像的结构化特征；预设模型获取步骤，针对所述特征地图的物品分别获取预设的特征模型；以及判断步骤，判断各物品的所述结构化特征与所述预设的特征模型是否匹配。
6、根据本专利技术的上述国际快件查验方法，其中，所述特征地图构建步骤包括：文本解析步骤，利用bert神经网络模型获取快件的报关单的所述细粒度字段信息；文本图像对应步骤，将所述细粒度字段信息与所述特征提取器提取的图像的结构化特征、ct扫描图像的物理信息对应；以及存储步骤，将在所述文本图像对应步骤建立对应的内容作为特征地图进行存储。
7、根据本专利技术的上述国际快件查验方法，其中，所述bert神经网络模型的训练包括如下步骤：报关单数据获取步骤，获取作为源数据的多个报关单数据；要素提取步骤，提取所有报关单数据的申报要素；属性标注步骤，对申请要素进行分词，并对各个分词按照属性标签进行属性标注；以及训练步骤，将进行了属性标注的分词输入到bert网络进行物品属性训练，来获取所述bert神经网络模型。
8、根据本专利技术的上述国际快件查验方法，所述判断步骤包括：匹配系数计算步骤，计算所述ct图像的结构化特征与预设的特征模型的匹配系数；以及匹配判断步骤，当所述匹配系数大于预设阈值时，判断为物品与报关单信息一致。
9、根据本专利技术的一个方式，提供一种ct图像处理装置，包括：预处理单元，对ct图像的三维数据进行均匀采样以及坐标归一化处理，获取预处理数据；物品实例获取单元，针对所述预处理数据获取结合语义信息的实例分割后的物品实例数据；以及结构化特征获取单元，利用基于神经网络的训练而得的特征提取器获得所述物品实例数据的结构化特征。
10、根据本专利技术的上述ct图像处理装置，其中，所述物品实例获取单元包括以下单元：从所述预处理数据获取包含全局特征和局部特征的特征矩阵；将所述特征矩阵分别通过两个解码器，实现语义分割和实例分割；将语义分割而得的语义特征嵌入到实例分割后的实例空间中，获取已知语义的实例特征矩阵；以及通过无监督聚类对不同的实例标注实例标签，获取实例分割后的所述物品实例。
11、根据本专利技术的一个方式，提供一种国际快件查验装置，其中，包括：图像获取单元，获取快件的ct三维图像；ct图像处理单元，使用上述ct图像处理装置获取ct图像的结构化特征；特征地图构建单元，针对每种物品构建特征地图，所述特征地图包括反映快件报关单内容的包含属性信息的细粒度字段信息以及所述ct图像的结构化特征；预设模型获取单元，针对所述特征地图的物品分别获取预设的特征模型；以及判断单元，判断各物品的所述结构化特征与所述预设的特征模型是否匹配。
12、根据本专利技术的上述国际快件查验装置，其中，所述特征地图构建单元包括：文本解析单元，利用bert神经网络模型获取快件的报关单的所述细粒度字段信息；文本图像对应单元，将所述细粒度字段信息与所述特征提取器提取的图像的结构化特征、ct扫描图像的物理信息对应；以及存储单元，将在所述文本图像对应单元建立对应的内容作为特征地图进行存储。
13、根据本专利技术的上述国际快件查验装置，所述判断单元包括：匹配系数计算单元，计算所述ct图像的结构化特征与预设的特征模型的匹配系数；以及匹配判断单元，当所述匹配系数大于预设阈值时，判断为物品与报关单信息一致。
14、根据上述的国际快件查验方法和装置，提供基于三维ct图像与报关单数据的智能比对方法，通过本专利技术涉及的国际快件查验方法，相比于以往人工查验、判断，极大提高机检查验效率。另外，本专利技术还有效利用三维信息对机检ct图像精准判断，提高提高了国际快件查验的准确率。另外，根据上述的国际快件查验方法，还可以结合物品密度、原子序数以及图形图像等多维度信息，对机检ct图像精准描述，提高包裹报关单据与机检ct图像验证的准确率。
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1.一种CT图像处理方法，包括：
2.如权利要求1所述的CT图像处理方法，其中，
3.如权利要求1所述的CT图像处理方法，其中，
4.一种国际快件查验方法，其中，包括：
5.如权利要求4所述的国际快件查验方法，其中，
6.如权利要求5所述的国际快件查验方法，其中，
7.如权利要求4所述的国际快件查验方法，其中，
8.一种CT图像处理装置，包括：
9.如权利要求8所述的CT图像处理装置，其中，
10.一种国际快件查验装置，其中，包括：
11.如权利要求10所述的国际快件查验装置，其中，
12.如权利要求10所述的国际快件查验装置，其中，
【技术特征摘要】
1.一种ct图像处理方法，包括：
2.如权利要求1所述的ct图像处理方法，其中，
3.如权利要求1所述的ct图像处理方法，其中，
4.一种国际快件查验方法，其中，包括：
5.如权利要求4所述的国际快件查验方法，其中，
6.如权利要求5所述的国际快件查验方法，其中，
【专利技术属性】
技术研发人员：陈志强，李元景，张丽，朱均炜，应竣棫，孙运达，雷蕾，
申请(专利权)人：同方威视科技江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：
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