The use of artificial neural networks for the analysis of X-ray images of containers and vehicles

Keywords: artificial neural networks, customs control, pattern recognition, containers, vehicles

Abstract

The use of artificial neural networks for the analysis of X-ray images of containers and vehicles makes it possible to improve the accuracy and speed of recognition, which in turn increases the efficiency of customs control and contributes to faster and more reliable cargo control. These technologies also help reduce the risks associated with smuggling and terrorist threats. The use of artificial neural networks in this area also helps to reduce the human factor and minimize errors when processing large amounts of data. In addition, it saves time and resources for customs authorities and increases the level of security and control at the border. Thus, the development and application of artificial neural networks in the recognition of X-ray images of containers and vehicles is an important step towards improving the customs service and ensuring transportation safety.

Author Biography

Д. Н. Афонин, St. Petersburg named after V.B. Bobkov branch of the Russian Customs Academy
профессор кафедры таможенных операций и таможенного контроля Санкт-Петербургского имени В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии, доктор медицинских наук, доцент

References

Контейнерооборот России: итоги 2022 г. // Optimalog: [сайт]. – 2023. – URL: optimalog.ru/articles/novosti-otrasli/konteynerooborot-rossii-itogi-2022-g/

Афонин Д. Н., Афонин П. Н. Исследование психофизиологических факторов, определяющих эффективность деятельности операторов анализа изображений // Bulletin of the International Scientific Surgical Association. – 2017. – Т. 6, № 1. – С. 26-28. – EDN XYBLZP.

Афонин Д. Н. Биомеханика нарушений опорно-двигательной и дыхательной систем у операторов анализа изображений инспекционно-досмотровых комплексов и досмотровых рентгеновских аппаратов // Бюллетень инновационных технологий. – 2023. – Т. 7, № 3(27). – С. 47-51. – EDN AGHLBN.

Афонин Д. Н., Афонин П. Н. Система управления рисками таможенных органов Российской Федерации. – Москва-Берлин: ООО «Директ-Медиа», 2022. – 176 с. – ISBN 978-5-4499-2783-5. – DOI 10.23681/622013. – EDN SITFJL.

Афонин Д. Н. Таможенный досмотр товаров и транспортных средств. – Москва: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство "КноРус", 2020. – 124 с. – ISBN 978-5-4365-6331-2. – EDN JNUTQB.

Анализ информации, полученной с использованием ИДК: Учебно-наглядное пособие / Д. Н. Афонин, П. Н. Афонин, С. Н. Гамидуллаев [и др.] ; Российская таможенная академия, Санкт-Петербургский имени В. Б. Бобкова филиал. – Санкт-Петербург: РИО Санкт-Петербургского филиала Российской таможенной академии, 2019. – 110 с. – ISBN 978-5-9590-1082-9. – EDN KWDWRK.

Jaccard N., Rogers T. W., Morton E. J., Griffin L. D. Tackling the x-ray cargo inspection challenge using machine learning // Proc. SPIE 9847, Anomaly Detection and Imaging with X-Rays (ADIX). – 12 May 2016. – P. 98470N. – DOI 10.1117/12.2222765.

Tuszynski J., Briggs J. T., Kaufhold J. A method for automatic manifest verification of container cargo using radiography images // J. Transp. Secur. – 2013. – V. 6, N 4. – P. 339-356.

Flitton G., Mouton A., Breckon T. P. Object classification in 3D baggage security computed tomography imagery using visual codebooks // Pattern Recognit. – 2015. – V. 48, N. 8. – P. 1-11.

Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G.E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks // Communications of the ACM. – 2012. – N. 60. – P. 84 - 90.

Akqay S., Kundegorski M. E., Devereux M., Breckon T P. Transfer Learning Using Convolutional Neural Networks for Object Classification within X-ray Baggage Security Imagery // International Conference on Image Processing (ICIP). – IEEE. – 2016. – P. 1057-1061.

Mery D., Riffo V., Zscherpel U. et al. GDXray: The Database of X-ray Images for Nondestructive Testing // Journal of Nondestructive Evaluation. – 2015. – N. 34. – P. 42.

Jaccard N., Rogers T. W., Morton E. J., Griffin L. D. The X-ray Cargo Inspection Challenge Using Machine Learning // Anomaly Detection and Imaging with X-Rays. – SPIE. – 2016. – V. 9847. – P. 98470N.

Miao C., Xie L., Wan et al. A Large-scale Security Inspection X-ray Benchmark for Prohibited Item Discovery in Overlapping Images // Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – IEEE. – 2019. – P. 214-218.

Akcay S., Atapour-Abarghouei A., Breckon T. P. GANomaly: Semi-supervised Anomaly Detection via Adversarial Training // Asian Conference on Computer Vision - ACCV, Springer. – 2019. – P. 622-637.

Centre for Applied Scienceand Technology (CAST), OSCT Borders X-ray Image Library. – Technical Report. – UK Home Office. – 2016. – 216 p.

Caldwell M., Griffin L. D. Limits on transfer learning from photographic image data to X-ray threat detection // Journal of X-Ray Science and Technology. – 2019. – N 4. – P. 1-14.

Wei Y., Tao R., Wu Z. et al. Occluded Prohibited Items Detection: An X-ray Security Inspection Benchmark and De-occlusion Attention Module // Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia, ACM, NY, USA. – 2020. – P. 138-146.

Cutler V., Paddock S., Use Of Threat Image Projection (TIP) To Enhance Security Performance // International Carnahan Conference on Security Technology. – IEEE. – 2009. – P. 46-51.

Wang L., Li Y., Ding J., Li K. Structural X-ray Image Segmentation for Threat Detection by Attribute Relational Graph Matching // 2005 International Conference on Neural Networks and Brain. – IEEE. – 2005. – P. 1206-1211.

Mallia-Parfitt N., Giasemidis G. Graph clustering and variational image segmentation for automated firearm detection in X-ray images // IET Image Processing. – 2019. – N. 13. – 1105-1114.

Применение искусственных нейронных сетей  для анализа рентгеновских изображений  контейнеров и транспортных средств
Published
2024-04-04
How to Cite
Афонин, Д. (2024) “The use of artificial neural networks for the analysis of X-ray images of containers and vehicles”, Bulletin of innovative technologies, 8(2(30), pp. 5-9. Available at: https://www.bitjournal.net/index.php/BIT/article/view/356 (Accessed: 8June2026).
Section
Economics science

Most read articles by the same author(s)

<< < 1 2 3 4 > >>