你是否曾經(jīng)歷過這樣的不愉快乘機事件：已經(jīng)登機了，結(jié)果被廣播名字要求下飛機。要求你離開飛機的“罪名”僅僅是因為你行李箱中有一節(jié)鋰電池。

如果你還記得三星GalaxyNote7的爆炸，你可能不會對受到這樣的對待感到驚訝。飛機在高空飛行的時候，由于壓力，一些鋰離子電會著火，甚至爆炸。這些電池雖然很小，但會造成很大的損害。比如說，一個比普通智能手機電池大20倍的電池，能把一間中等大小房間的窗戶全部爆破。

隨著越來越多的人使用電池組來為我們的設(shè)備充電，例如無人機，照相機等，考慮到危害是巨大的，所以確保沒有鋰離子電池進入飛機的貨艙是至關(guān)重要的。自1991年以來，美國聯(lián)邦特種局報告了225起涉及貨物或行李中鋰離子電池的煙霧，火災(zāi)，極熱或爆炸事件。

一般而言，檢查離子電池的方法是對行李箱進行X射線掃描。因為電磁輻射穿過袋內(nèi)的各種物體時，不同類型材料的密度不同，射線也會以不同方式反彈。探測器收集這些X射線并創(chuàng)建袋內(nèi)物體的圖像。

大多數(shù)機場使用軟件來幫助完成這一任務(wù)，但需要進行人工干預(yù)，這使得該過程容易出錯。為了幫助減少這些錯誤，機場X射線探測器的跨國供應(yīng)商史密斯檢測公司（SmithsDetection）設(shè)計了可以大大減少對人類輸入需求的軟件。該公司表示，它使用深度學習算法將檢測準確率提高到90％。

Smiths的深度學習算法可以自我學習，并使用能夠準確根據(jù)鋰離子電池存在的形狀，紋理和材料的數(shù)據(jù)來自我更新。

為了創(chuàng)建算法，Smiths使用了現(xiàn)場實時操作期間收集的大型X射線圖像數(shù)據(jù)庫。接下來，該公司手動將這些圖像標記為含有鋰離子電池或不含有鋰電池。“獲取這種全面的、有標記的數(shù)據(jù)集用于訓練是深度學習過程中最耗費資源的部分，”Smiths的技術(shù)與產(chǎn)品開發(fā)副總裁MattClark說道。

隨后，該數(shù)據(jù)訓練深度學習軟件使用該數(shù)據(jù)進行訓練，并針對手動標記的數(shù)據(jù)庫進行測試。

史密斯計劃調(diào)整其軟件，從而可以用來檢測藥物，武器，貨幣和易燃液體。更快更準確地檢測各種違禁品不僅可以提高機場的安全性并節(jié)省資金，而且還可以提高效率。