在安检机改造项目中，整个改造过程极为简便高效，仅需进行简单的对接操作，就能迅速完成部署工作。无需新增显示器，减少了对空间的占用。操作层面充分考虑到安检人员的使用习惯，不会对其原有的操作流程和方式产生任何改变。
识别几百种各类物品，构建了一个庞大且全面的X光物品图像数据库，覆盖铁路、地铁、车站、公检司法、重要场所等各类安检场景下可能出现的禁限带物品种类；训练过程采用大规模并行计算技术与数据增强策略，确保算法模型的性能表现稳定且优异。
只需0.1S就能识别出行李中的违禁物，在包裹连续不断的场景中，当 X 光图像数据以高速率传输时，模型能够不间断地对每一帧图像进行快速分析与判断，无需停顿等待，高效地提取图像中的关键特征信息，实现快速、稳定且精准的安检违禁物识别。
在行李包裹堆叠、连续，可疑违禁物被遮挡、违禁物仅显示部分特征等复杂场景也能准确识别；利用大量标注的复杂场景图像数据进行训练，使模型能够学习到被遮挡或仅显示部分特征的违禁物的隐含特征模式，聚焦于图像中与违禁物相关的关键区域和特征，即使在行李包裹堆叠、连续的情况下，也能突出显示可能存在的违禁物特征，抑制无关背景干扰。
在获得原始 X 光图像后，会进行一系列的预处理操作，如图像去噪、图像增强等，突出目标物品在图像中的特征。同时通过边缘检测算法准确提取目标物品的外形轮廓，识别其大致的几何形状；分析不同性质元素在图像中的特定形状和位置分布，利用纹理特征分析纹理变化，进一步辅助识别。基于深度学习的卷积神经网络算法，确定目标物品的准确类型。
