傳統情況下，安檢機0.2m/s的皮帶轉速，所有物品都依靠工作人員肉眼識別圖像中是否存在危險品，勞動強度大且容易形成檢測盲區。存在 “速度低”“硬件設備性能差”“圖像識別技術薄弱”“誤報率高”等技術硬傷，在檢測功能以及操作模式上已不能滿足如今日益提升的安檢需求。
在傳統X光識別有/無機物的基礎之上，采用了人工智能目標識別技術，即人工神經網絡。訓練后的人工神經網絡，可以對幾十乃至上百種危險品進行快速準確地識別、在畫面上標定位置并報警。
采用GPU張量加速技術，優化圖形圖像處理、神經網絡算法及底層框架，實現了毫秒級實時數據處理及檢測，大大加速安檢處理效率。
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