HiXray|X光安检数据集|违禁品检测数据集

HiXray数据集是由软件开发环境国家重点实验室创建，包含102,928个来自国际机场日常安检的X光图像，涵盖8类常见违禁品。数据集中的每个实例均由专业安检人员手动标注，确保标注的准确性。该数据集适用于多种检测任务，如小型和遮挡物体检测，旨在提高X光安检中违禁品检测的准确性和效率。

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数据集介绍

构建方式

HiXray数据集的构建始于对现实世界机场安检场景的深入理解，其数据源自真实机场安检过程中的日常检查。为了保证数据的质量和真实性，所有图像均由专业的安检人员进行了手动标注。HiXray数据集包含了102,928个常见违禁物品实例，这些物品被分为8个类别，如锂离子电池、液体、打火机等。为了保证数据隐私，所有图像都经过了脱敏处理，确保无法通过图像识别出行李的所有者。此外，HiXray数据集的构建还考虑了数据的多样性和质量控制，以确保数据集能够满足实际应用的需求。

使用方法

HiXray数据集的使用方法相对简单。首先，用户需要将数据集下载到本地，然后可以使用图像处理软件对其进行查看和处理。其次，用户可以使用深度学习框架对数据集进行训练，以构建违禁物品检测模型。在训练过程中，用户可以根据需要对数据集进行分割，以便进行训练和测试。此外，用户还可以使用数据集进行其他任务的研究，如小物体检测、遮挡物体检测等。为了方便用户使用，数据集的官方网站还提供了相关的文档和代码，以帮助用户更好地理解和应用数据集。

背景与挑战

背景概述

X射线图像中的违禁物品检测对于公共安全至关重要，但由于缺乏专门的、高质量的数据集，相关研究一直相对较少。HiXray数据集由北京航空航天大学、科大讯飞研究院和中国科学院软件研究所的研究人员于2021年创建，旨在解决这一问题。该数据集包含102,928个常见违禁物品的8个类别，是从真实世界机场安检中收集并经专业安检员标注的。HiXray数据集是目前为止最大的、高质量的违禁物品检测数据集，为相关领域的研究提供了新的、合理的评估基准，并促进了违禁物品检测在X射线安检领域的发展。

当前挑战

HiXray数据集和相关模型面临的主要挑战包括：1)违禁物品检测领域的问题：X射线图像中物品常常随机重叠，导致图像中噪声较大，对检测模型的性能要求较高；2)构建数据集过程中的挑战：由于X射线图像的特殊性，需要确保数据集的真实性、隐私性、多样性和标注的准确性。此外，由于违禁物品在X射线图像中缺乏明显的识别特征，如何提高检测模型的鲁棒性和准确性也是一大挑战。

常用场景

经典使用场景

在X光图像中检测违禁物品是保障公共安全的重要任务，HiXray数据集作为目前最大的高质量X光违禁物品检测数据集，为相关研究提供了丰富的真实场景数据。该数据集包含来自国际机场日常安检的真实X光图像，由专业安检人员进行标注，确保了数据的质量和实用性。HiXray数据集广泛应用于违禁物品检测模型训练和评估，帮助研究人员开发出更加准确和高效的违禁物品检测系统。

解决学术问题

HiXray数据集解决了X光图像违禁物品检测中缺乏高质量数据集的问题。现有公开的X光数据集在数量、类别和标注质量上均无法满足实际应用的需求。HiXray数据集的发布为X光违禁物品检测领域的研究提供了新的基准，推动了该领域的发展。此外，HiXray数据集的多样性和高质量标注为研究小物体检测、遮挡物体检测等任务提供了数据基础。

实际应用

HiXray数据集在实际应用中具有重要意义。通过使用HiXray数据集训练的违禁物品检测模型，可以有效提高安检效率，降低安检人员的工作强度，同时确保公共安全。此外，HiXray数据集还可以应用于其他领域，如医学图像分析、工业检测等，具有广泛的应用前景。

数据集最近研究

最新研究方向

随着公共安全需求的日益增长，X射线安检图像中违禁物品的检测变得至关重要。HiXray数据集的提出为这一领域带来了突破性的进展。该数据集收集了来自真实世界机场安检的高质量X射线图像，并经过专业安检人员的标注，为违禁物品检测提供了迄今为止最大的数据集。此外，HiXray数据集还支持各种检测任务，包括小型和遮挡物体的检测，为研究人员提供了更广泛的应用场景。为了提高违禁物品检测的准确性，研究人员还提出了侧抑制模块（LIM）。LIM通过双向传播模块最大限度地抑制噪声信息，并通过边界激活模块从四个方向激活最易识别的边界信息。在HiXray和OPIXray数据集上的评估结果表明，LIM不仅能够超越现有的检测方法，还能显著提高其性能。HiXray数据集和LIM模型的提出，为违禁物品检测领域的研究提供了新的评估基准，并有助于推动该领域在现实世界中的应用。

相关研究论文

• Towards Real-world X-ray Security Inspection: A High-Quality Benchmark and Lateral Inhibition Module for Prohibited Items Detection

  软件开发环境国家重点实验室 · 2021年