X光圖像危險物品機器識別的算法模型是基于卷積神經網絡，經過大量已經標注的易燃易爆物體危險物品圖片當做素材去訓練，同時形成高識別率的易燃易爆物體危險物品識別模型。通常，一個有效的易燃易爆物體數據網絡的形成要有數以萬計的數據去訓練，關系到的計算量特別大。訓練一個識別率較高的易燃易爆物體識別模型一般至少要有10萬量級的易燃易爆物體圖片數據、GPU服務器大概是7天的訓練時間。跟著計算機計算能力的快速提高和算法的成熟，用易燃易爆物體數據網絡當做核心的AI識別類算法識別率大幅提高。

　　現在的易燃易爆物體圖像識別技術還可以避免X光射線衰減的影響。傳統的易燃易爆物體圖像技術主要是基于新機器圖像的易燃易爆物體圖像識別，在X光安檢機長久運行中，X射線穿透效果會減少發生變化時，識別效果就會快速下降。X光安檢機選用了一種新的解決方案是基于主動動態X射線衰減基準算法易燃易爆物體識別技術。它能夠不受X射線變化的影響，已經得到了卓越的識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過靜態易燃易爆物體識別。

　　X光安檢機軟件的易燃易爆物體圖像識別率越來越高核心原因在于：

　　1.硬件上CPU 等芯片計算能力快速提升，尤其是圖型GPU芯片的廣泛使用，準許易燃易爆物體數據網絡模型更加龐大;

　　2. 易燃易爆物體數據網絡算法本身也是經過演化和自身加持，算法效率和識別率進一步提升。

　　直到現在，隨著超深度易燃易爆物體數據網絡模型的建立，易燃易爆物體數據網絡算法已達到數據飽和狀態，易燃易爆物體圖像圖像的識別率能夠達到90%以上。

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