X-Ray Baggage Scanner 자동 검출 솔루션

강지우	곽지윤	서지유	송나은	오재환	이준혁	전경재

Project overview

현재 사람이 직접 위해물품을 탐지하는 시스템에서는 human inspection error로 인해 80~90%의 정확도를 보입니다. 그리하여 AI 기술을 활용한 X-Ray Baggage Scanner 자동 검출 솔루션을 통해 더 높은 정확도를 보장하고 다양한 품목에 대하여 검출 가능하도록 하였습니다.

Project roadmap

Dataset

• AI Hub 공항 유해물품 xray 데이터

Contents

Root
├── app
├── data
├── detection
├── Dockerfile
├── Makefile
├── multilabel
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── utils
    └── timer.py

• app/ : web resource
• data/ : train data path (mount dataset path)
• detection/ : detection model path
• multilabel/ : multilabel classification model path
• Makefile : Web Server Entrypoint
• Dockerfile : Dockerfile

Result

• 기존 20개 위해품목 감지
  • 38개 전체 위해품목 감지 가능
• 기존 정확도 90% 이상
  • (Multilabel)EMR 기준 0.99 이상
  • (Object detection) mAP 기준 0.9 이상
• 기존 inference time 0.7s/image
  • under 0.2s/image (with GPU)
  • under 5s/image (without GPU)
    • GPU 추가 없이 소프트웨어 설치만으로 이용 가능한 수준

Test setting

• CPU : Intel(R) Xeon(TM) i7-8700 CPU(12 core)
• GPU : GeForce GTX 1080

Train setting

• CPU : Intel(R) Xeon(R) Gold 5120 CPU @ 2.20GHz(8 core)
• GPU : Tesla V100 32gb