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針對主動視覺安檢方法檢測性能不高和檢測速度慢的問題，基于Q學習（QL）算法提出了采用狀態回溯的啟發式Q學習（ HASB-QL）算法進行最佳視角估計。該算法引入代價函數和啟發函數，提高了學習效率，加快了Q學習收斂。首先，對通過安檢掃描儀獲取的X光圖像進行單視角檢測；然后，對姿勢作出估計并通過在狀態回溯過程中比較重復動作的選擇策略獲取最佳旋轉角度，再次進行單視角檢測，直到檢測到危險品；此外，在檢測過程中多于一個視角時，建立幾何約束以消除誤報。對GDXray數據集中的手槍和剃刀刀片的X光圖像進行實驗，實驗結果表明，相比于以Q學習為基礎的主動視覺算法，改進的主動視覺算法檢測手槍所得精確率和召回率之間的加權平均值F1值提高了9. 60%，檢測速度提高了12. 45%；檢測剃刀刀片所得的F1值提高了2.51010，速度提高了17. 39%。所提算法提高了危險品檢測的性能和速度。
X射線安檢掃描儀在汽車站等地的安全檢查中起著非常重要的作用。然而，檢查過程需要安檢人員輔助檢查，在危險品與其他物品重疊或被其他物品遮擋時，人眼不易觀察出，而且安檢員長時間工作，容易引起視覺疲勞，導致檢測的準確性下降，從而進一步影響到公共安全。因此，如何提高危險品檢測性能對安檢運行的可靠性具有重要意義。
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