Sistema de inspección fluoroscópica y procedimiento para la clasificación y el reconocimiento automáticos de cargas.

Sistema de inspección fluoroscópica para la clasificación y el reconocimiento automáticos de cargas,

que comprende:

una unidad de obtención de datos de imagen, configurada para realizar un escaneado y una formación de imágenes para un contenedor utilizando un dispositivo de escaneado de rayos X para obtener una imagen escaneada;

una unidad de segmentación de imágenes, configurada para segmentar la imagen escaneada en superpíxeles, presentando cada uno de ellos escalas de grises y características de textura similares;

una unidad de extracción de características, configurada para extraer características de los superpíxeles;

una unidad de aprendizaje, configurada para generar un clasificador de acuerdo con las imágenes anotadas y/o almacenar o actualizar un clasificador existente; y

una unidad de clasificación y reconocimiento, configurada para reconocer los superpíxeles utilizando el clasificador de acuerdo con las características extraídas, para obtener una probabilidad de cada región de superpíxel perteneciente a una cierta categoría de cargas y combinar superpíxeles para obtener unas agrupaciones, representando cada uno de los mismos una categoría

estando el sistema de inspección fluoroscópica caracterizado por que:

- la clasificación y el reconocimiento automáticos realizado por el sistema para las cargas comprende una etapa de aprendizaje y una etapa de reconocimiento;

- en la etapa de aprendizaje, en primer lugar, después de la obtención de imágenes escaneadas de cargas en contenedores, cada una de dichas imágenes escaneadas se presegmenta en superpíxeles, presentando cada uno de ellos escalas de grises y características de textura similares, y se extraen las características de los superpíxeles; se anota cada una de las imágenes escaneadas de acuerdo con un Manifiesto correspondiente a la imagen escaneada, y los superpíxeles que pertenecen a la misma categoría y son adyacentes o están interconectados entre sí se combinan en una agrupación y, finalmente, las características de todos los superpíxeles en cada uno de las agrupaciones constituyen una agrupación de características, y el clasificador realiza un aprendizaje de acuerdo con las agrupaciones de características de las categorías conocidas, para el reconocimiento posterior; y

- en la etapa de reconocimiento, en primer lugar, se escanean las cargas en un contenedor, y se presegmenta una imagen escaneada para generar varios superpíxeles, siendo cada uno relativamente consistente en cuanto a escala de grises y textura; a continuación, se extraen las características de los superpíxeles, y se reconocen los superpíxeles utilizando el clasificador generado mediante el aprendizaje de acuerdo con las características extraídas, para obtener una probabilidad de cada región de superpíxel perteneciente a una cierta categoría de cargas y, finalmente, se construye un modelo gráfico probabilístico utilizando las probabilidades y correlaciones entre superpíxeles adyacentes, y se combinan los superpíxeles para obtener agrupaciones que representen cada una de ellas una categoría, completando de este modo la clasificación de la carga.