今天给各位分享大家觉得从事检测行业以后的前景怎么样的知识，其中也会对检查身体的冷知识进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录

1. 近些年，安检领域有哪些新的技术应用
2. 警察是怎么破案的
3. 大家觉得从事检测行业以后的前景怎么样

近些年，安检领域有哪些新的技术应用

介绍一下近些年在安检领域比较热门的双能（能谱）CT技术和基于深度学习的图像识别技术。

安检CT

近十几年来，随着科学技术的发展和制造水平的提升，以通道式X光机为主的安全检查设备在机场、海关、车站、公检法机构、大型活动现场等场所得到了广泛的应用，对预防和制止爆炸、枪击、行凶等案件发生，具有重要的意义。

车站安检：

通道式X光机的透视成像图为物体在垂直于X射线平面的投影图，投影图中像素点表征射线衰减情况，难以穿透的区域（射线衰减大）以深色显示，容易穿透的区域（射线衰减小）以浅色显示。在通道式X光机的透视成像图中，刀具、棍棒、枪支等金属危险品具有较为明显的轮廓和颜色，容易被识别出。

刀具识别：

而易燃易爆的液体、固体爆炸物和毒品的透视成像图与生活中常见的饮料、化肥、洗衣粉、奶粉等相似，难以被有效识别。通道式X光机进行安全检查时，还存在空间分辨率有限、无法分辨出复杂背景中叠放的物质、无法测定物质的真实密度、也无法准确测定物质的有效原子序数等问题。

上世纪90年代，美国的Invision公司和L-3Comm研发出了基于X射线的计算机断层成像安检设备，并相继通过美国联邦航空管理局（FederalAviationAdministration，FAA）的认证，开启了基于X射线的计算机断层成像技术在安检领域的应用。2018年12月，国家标准GB/T37128-2018《X射线计算机断层成像安全检查系统技术要求》正式发布，从功能、性能、电气安全、电磁兼容适应性和环境适应性等多个角度规范了X射线的计算机断层成像设备，使得安检计算机断层扫描（ComputedTomography,CT）设备的设计、制造、验收和使用有据可查，也为安检CT设备的广泛应用奠定了基础。

在安检领域的检测手段中，CT技术是比较成熟并逐渐成为重要的技术手段。由于CT技术能够使得安检无需开箱，实现行李的快速、三维成像检查，有效地识别隐藏的物体，其漏报率和误报率远低于其他准实时成像检测系统，因此，该技术具有独特的技术优势。

与医疗CT和工业CT相比，安检CT的主要特点是：

1）被检物种类复杂，多为体积较小的物品，采用低能量的X射线源；

2）以成像为主，同时关注空间分辨、图象质量及密度识别；

3）在结构上，采用被检物平移、射线源和探测器旋转的扫描方式，扫描速度要求高；

4）系统具有智能分析及报警功能，辅以人工分析。

与传统的X光机相比，安检CT的主要特点是：

1）检测时无需开箱，实现行李的快速、三维成像检查；

2）显示内容丰富，可以显示被检测物的三维图像，能够确定物质厚度，有效地识别隐藏和叠压的物体；

3）可准确计算被检测物质的密度以及有效原子序数，识别爆炸物和毒品；

4）可精确定位爆炸物/毒品在行李中的位置，降低了人为因素的影响；

5）漏报率和误报率极低。

双能（能谱）CT

CT系统常以X光机作为射线源，假设其发出的射线是单一能量的，则根据比尔定律可得单色能量射线穿过物体衰减投影公式：

其中，I表示探测器工作通道接收到的被物质衰减后的辐射强度，I0表示探测器通道接收的未衰减的辐射强度，μ表示线性衰减系数。p(s)为函数沿着路径s的线积分投影值。

但是，通常只有使用同步辐射X光源或放射源作为射线源时，射线才具有单一能量，此时单色投影公式才是准确适用的。而CT系统的射线源多为X光机，其发出的射线是具有连续多色能量分布的射线能谱，物质对射线的衰减值是与能量密切相关的，不能简单利用单色投影公式作为投影数据的数学表达。

在实际系统中，多色投影的连续能谱分布不光由X射线能谱S(E)决定，还会受到探测器能量响应函数μ(E)的影响，所以投影数据对应的能谱是一个综合射线能谱。为了表述简洁，这里将综合射线能谱称为系统能谱，用D(E)表示：

综合以上描述，将多色能量X射线衰减规律表示为：

式（3）也称宽能谱射线条件下的Beer定律，以此为依据得到能谱射线投影公式：

式(4)较单色投影式(1)增加了对系统中能谱信息的表达，理论上是一种更加精确的投影表达式。正是由于传统CT成像无法处理能谱信息，只能将多色投影数据简化近似为单色投影，所以才会在重建图像中引入大量伪影信息。使用相应的双能CT重建算法，则可获得被检物的物质信息。

双能CT重建算法的简单思路与计算流程：

X光双能CT成像利用物质对不同能量X光的衰减效应不同的物理性质，采集两套不同能量(谱)下的CT数据，通过特殊的重建方法，以获取比传统单一能量得到的CT图像更丰富的物质分布信息。双能CT可以近似重建任意单能下的衰减系数图像或电子密度和等效原子序数分布图像对等。一方面，双能CT对于区分密度相似而原子序数有差异的物质具有特殊优势；另一方面，双能CT可以很好地解决由传统CT的多色谱造成的同种材料不同图像和不同材料同样CT值的问题。由于双能CT数据给出一系列单一能量衰减系数图像(无硬化伪影)，这样的系统也被称之为能谱CT。双能CT技术在安检领域得到了广泛的研究和应用。该技术能够准确地重建物质的有效原子序数和密度信息，进而达到分辨物质种类的目的，有效地降低误报率。

包裹实物图：双能CT在安检物质识别中的应用：基于深度学习的图像特征识别

为了保证公共交通运输的安全性，X光包裹安检显示系统已经被广泛地运用到各个机场和车站。但是，人为识别的效率和准确率还是不够高，因为人为观察大量的包裹图像是一个枯燥的工作，安检员会在长时间的工作中分心，很难保证危险违禁物品在人为安检过程中被漏掉，因此催生了自动化智能安检机的出现。当前X光行包检测主要依靠颜色分析法和形状分析法，这两种方法都是靠安检员人工看图和人工判图，其准确性依赖于安检员的自身经验，速度受限于安检员的工作负荷，两者效率都不易进一步提高。因此，面向高通量场景下，对行包中枪支、管制刀具和打火机等典型违禁品进行高速自动识别的需要，针对当前人工看图和判图效率不足的问题，研究并突破典型违禁品的图像自动识别匹配和原子序数特性分析等关键技术，实现对行包中典型违禁品的自动识别和匹配的能力，达到对典型违禁品较好的自动识别，从而较大地提高安检效率。

深度学习是通过逐层构建多层网络，使设备获得更细节的特征且计算效率较高，因而近年来受到广大科研工作者的热捧。深度学习技术在智能装备领域产生了巨大影响。

在Hinton科研小组赢得ImageNet比赛半年之后，Google和百度等公司都发布了新的基于图像内容的搜索引擎。它们继承了Hinton在ImageNet比赛中采用的深度学习网络架构，并应用在各自领域中，发现图像搜索的准确率得到了较大提升。Facebook公司于2013年12月在纽约成立了新的人工智能实验室，聘请了深度学习领域的著名学者，卷积网络的发明人YannLeCun作为首席科学家。2014年1月，Google公司花费四亿美金收购了一家深度学习公司DeepMind，而百度公司在2012年就成立了深度学习研究院，2014年5月在美国硅谷又成立了新的深度学习实验室，聘请斯坦福大学的吴恩达教授担任首席科学家。鉴于深度学习在学术界和工业界的巨大影响，MITTechnologyReview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（YouOnlyLookOnce）和SSD（SingleShotDetection）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AlexNet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FasterR-CNN进行图像的特征提取。FasterR-CNN将区域建议和FastR-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SelectiveSearch，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。

FastR-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FasterR-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。

警察是怎么破案的

这个问题比较复杂，真正的警察恐怕不会告诉你。因为他们怕泄密。你看，头条上那么多警察高手，没有一个人出来回答这个话题的。看来，只能由我这个经常与警察打交道的前检察官说一说。如果说得不好，各位警察兄弟切勿取笑老夫。

案件是形形式式的，各种案件有不同的破案方法。破案方法，如果简单的说，就是以案找人。

我们还是从具体的案件来说吧。

某地发现了一具尸体。警察赶到现场勘察，首先要搞清楚这个人是怎么死的：是自杀，还是他杀，还是意外事件死亡。如果确定是他杀，就要立案侦查。

先要查清这个人姓甚名谁，搞清他的基本情况。如果是无名尸，接下来的工作就相当麻烦。所以，我们经常会看到公安机关的寻找无名尸有关情况的通报。

再下来就要弄清楚他杀的类型：是仇杀，还是情杀，还是因财起意杀人。

现场勘查时，还要查清是第一现场，还是杀人后转移的现场。

现场勘查与尸体检验，可以搞清楚许多问题。如作案的工具是什么、现场有哪些重要的物证、作案人有什么特点等等。

警察最重视的是犯罪分子留下的痕迹。

可以这样说，每个犯罪分子都会在犯罪现场留下痕迹。犯罪分子的手段高低，无非就是留在现场的痕迹和线索多少而已。俗话说，人过留痕，雁过留声。这是千真万确的。高明的侦探就是在许多别人不经意之中、在一些细节上找到了破案的线索，发现了犯罪分子的蛛丝马脚。有许多细节连犯罪分子自己也想不到是怎么回事。

现代科学技术的迅猛发展，为刑事案件的侦查提供了许多利器。

今年2月，南京市公安局破获了一起28年前的陈年积案。1992年3月24日，原南京医学院女学生林某在校园内被人杀害。公安机关靠最新的刑侦技术将凶手麻某某缉拿到案。

还有一件著名的甘肃省白银市连环杀人案。1988年至2002年的14年间，在甘肃省白银市有11名女性惨遭入室杀害，部分受害人曾遭受性侵害。凶手专挑年轻女性下手，作案手段残忍，极具隐蔽性，造成巨大的社会恐慌。2004年，白银市警方向外界公布详细案情，并悬赏20万人民币，希望能够取得线索。

2016年3月，甘肃省公安厅重启侦查工作，2016年8月26日，办案刑警在白银市工业学校一小卖部内将犯罪嫌疑人抓获。也是靠最新的刑事侦查技术才成功破案的。

依靠专家和发动群众相结合，也是破案的一种手段。警察要走访现场附近的居民，寻找目击者和知情人士。

警察通过传统的和现代的侦查手段，确定犯罪嫌疑人的范围。在这个范围内再筛查，最终锁定犯罪嫌疑人。

接下来的就是追捕，将犯罪分子捉拿归案。

有许多犯罪分子到案时，证据已经搜集得差不多了。在这种情况下，犯罪嫌疑人的供述，只是完善了案件的某些细节，印证了现场勘查笔录、刑事科学技术鉴定以及其他的证据的可靠性。

真正的刑侦高手，可不是靠刑讯逼供来破案的。侦破案件，是要有高智商的。破案的过程，是与犯罪分子斗智斗勇的过程。警察在收集证据的基础上，经过去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的理性思维过程，最终才能查清事实真相。

还是那句老话，莫伸手，伸手必被捉，作案必被抓。

天网恢恢，疏而不漏！

(图片取自网络。如果侵权，联系后必删）

大家觉得从事检测行业以后的前景怎么样

检测行业发展困境：

（1）我国检测机构规模偏小，行业集中度低

目前，我国检测机构规模普遍偏小、布局分散且市场集中度低。检测行业中，企业在经营方式、技术水平和管理经验等方面与国际领先的检测巨头存在一定差距。部分中小检测机构仍在区域范围内采用低价竞争策略，这种竞争策略将降低检测机构服务质量，检测行业整体认可度下滑，不利于行业健康有序发展。

（2）高端技术检测人才缺乏

检测行业属于技术、人才密集型产业，高端复合型检测人才需求缺口较大。检测业务的开展，需要技术人员具备较强技术理论水平、技术综合运用能力和实际操作经验。尤其是检测需求方研究开发新产品时，委托检测机构进行产品研发阶段的检测，相应检测人员需要具备该产品所在细分领域扎实的检测技术知识和多年的检测经验积累。随着客户产品升级以及新产品的扩张，对检测机构的检测服务提出了更严格和更加多样化的需求，高端检测技术人才的缺乏成为制约检测行业发展的不利因素。

检测行业发展前景：

（1）国家产业政策支持检测行业快速发展

检测服务行业为我国重点战略性新兴产业，政府部门颁布了一系列有利于行业发展的法律法规和产业政策，对于优化检测行业发展格局、增强创新能力及提高行业发展质量和水平具有重要意义，为检测行业提供了良好的外部环境，将推动检验检测认证高技术服务业快速发展，有利于企业经营业务保持快速发展态势。

（2）我国检测行业政策限制逐步放开，民营检测机构迎来快速发展

随着质量监管法规的愈发严格及执法力度的加强，市场对于检测服务的需求不断增加，我国政府针对检测领域出台了一系列政策，逐步放开了检测市场，检测行业服务越来越市场化。市场化运行的检测行业，有利于民营第三方检测机构快速发展，并能推动单一的检测服务机构向专业的综合性检测服务机构发展。

（3）标准体系完善支撑检测服务发展

检测服务的实施建立在完善的标准体系上，其发展离不开标准、评价和计量等体系的支撑。为规范认证认可行业标准制修订工作，国家认监委组织制定了《认证认可行业标准制修订工作程序》。。国家认监委在行业标准制定过程中，吸收了国际标准的最新内容，融合了国内相关管理部门的特殊要求，对检验检测机构行业标准进行了进一步规范，体现了国务院“放管服”的改革精神，进一步深化改革和完善了检验检测机构服务标准体系。

（4）技术进步推动检测行业发展

数据显示，2019年全行业获得高新技术企业认定的机构2220家，占全国检验检测机构总数的5.04%。全行业拥有有效专利63238件，其中有效发明专利30108件，同比增长29.44%。有效发明专利量占有效专利总数比重为47.61%。我国不断加大检测技术的科研投入，技术水平稳步提高，检测方法更加先进和多元化。我国检测行业在部分检测细分领域已经达到了国际领先水平。随着检测技术提升，检测服务的业务范围不断扩大，满足了更加多元化的检测需求，为行业发展带来了新的发展机遇。

关于大家觉得从事检测行业以后的前景怎么样的内容到此结束，希望对大家有所帮助。