锂电池上飞机有什么要求？

你是否曾经历过这样的不愉快乘机事件：现已登机了，成果被播送姓名要求下飞机。要求你离开飞机的“罪名”只是是由于你行李箱中有一节锂电池。

假如你还记得三星GalaxyNote7的爆破，你或许不会对遭到这样的对待感到惊奇。飞机在高空飞行的时分，由于压力，一些锂离子电会着火，甚至爆破。这些电池尽管很小，但会形成很大的损害。比如说，一个比普通智能手机电池大20倍的电池，能把一间中等大小房间的窗户全部爆破。

美国航班上锂电池形成的起火或爆破

随着越来越多的人运用电池组来为咱们的设备充电，例如无人机，照相机等，考虑到损害是巨大的，所以保证没有锂离子电池进入飞机的货舱是至关重要的。自1991年以来，美国联邦航空局报告了225起涉及货物或行李中锂离子电池的烟雾，火灾，极热或爆破事件。

一般而言，查看离子电池的方法是对行李箱进行X射线扫描。由于电磁辐射穿过袋内的各种物体时，不同类型资料的密度不同，射线也会以不同方法反弹。探测器搜集这些X射线并创建袋内物体的图像。

大多数机场运用软件来协助完结这一使命，但需要进行人工干预，这使得该进程容易犯错。为了协助削减这些错误，机场X射线探测器的跨国供货商史密斯检测公司（SmithsDetection）规划了能够大大削减对人类输入需求的软件。该公司表明，它运用深度学习算法将检测精确率进步到90％。

是非方框显现算的是法认为是锂电池的部分

Smiths的深度学习算法能够自我学习，并运用能够精确依据锂离子电池存在的形状，纹理和资料的数据来自我更新。

为了创建算法，Smiths运用了现场实时操作期间搜集的大型X射线图像数据库。接下来，该公司手动将这些图像符号为含有锂离子电池或不含有锂电池。“获取这种全面的、有符号的数据集用于练习是深度学习进程中最消耗资源的部分，”Smiths的技能与产品开发副总裁MattClark说道。

随后，该数据练习深度学习软件运用该数据进行练习，并针对手动符号的数据库进行测试。

史密斯方案调整其软件，从而能够用来检测药物，兵器，货币和易燃液体。更快更精确地检测各种违禁品不只能够进步机场的安全性并节约资金，而且还能够进步功率。