由于國(guó)際貨運(yùn)量巨大,對(duì)貨物進(jìn)行人工檢查十分困難,導(dǎo)致交通樞紐常常受到貨物走私的困擾。針對(duì)這一問(wèn)題,倫敦大學(xué)學(xué)院證實(shí)人工智能貨物檢查的方式是可行的。
學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)部門(mén)的一個(gè)研究小組日前成功利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network)通過(guò)X射線檢查發(fā)現(xiàn)藏匿于集裝箱中的汽車(chē)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率高得驚人,其汽車(chē)識(shí)別率高達(dá)100%,并極少出現(xiàn)失誤。該系統(tǒng)甚至還能發(fā)現(xiàn)人眼很難察覺(jué)的汽車(chē),找出被有意識(shí)地藏匿于其他物品后方的車(chē)輛。
盡管該項(xiàng)目并非一項(xiàng)革命性的研究,人工識(shí)別也并非被首次采用,但可以肯定的是,該項(xiàng)目是有望在未來(lái)讓生活更加輕松的深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別技術(shù)運(yùn)用的很好案例。