检测吸毒驾驶的试纸

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检测吸毒驾驶的试纸

判断个体是否吸毒的方法无非就几种,但就这几种的方法的检测技术方式就多了。虽然就几种检测方法,但并不是其中一种毒品检测方法可以完全适合任何场景。比如吸毒驾驶场景,目前为止,最适用的方法就是唾液检测,关键因素是取样方面,其他方法无法替代它。

而唾液检测的技术也不只是一种,常见的唾液测毒试纸,我们也有生产,是可以快递给你的。如果你的家庭成员不愿意配合你小便取尿样,谎称没有尿意,你也无可奈何。这就可以用唾液检测,口水总有吧,哪怕努力把口水吞咽下去,口腔里还是含有口水的,这就可以用唾液试纸插入进去吸取口水了。

唾液试纸的形状其实是一个检测棒子,试纸是大家对它的俗称。下面就是一种不错的唾液检测技术:一种多颜色空间下毒驾检测试纸识别方法,发表在《小型微型计算机系统》,共参考,其中有些数据已略,因过于专业化。

“毒驾”行为隐蔽性高且社会危害性极大,目前,我国对由“毒驾”引发的道路交通事故尚无权威的统计数字,在国内的相关报道中,2003-2005年,由“毒驾”引发的交通道路事故平均每年不足10起;2006-2008年,达到每年10-20起;2009年则上升至40起以上。2013-2016年,国内媒体有关“毒驾”的报道分别为1940篇、4120篇、10400篇和13500篇,从近年相关报道反应出,其造成的交通道路事故呈上升态势。因此,对于“毒驾”行为的检测,是避免其造成公民的人身和财产安全的重要措施。

毒品检测标准方法包括气相-质谱联用(GC-MS)与液相-质谱联用技术(LC-MS),这两种技术相对比较成熟.此外,常见的毒品检测方法还有色谱法、光谱法、免疫分析法等方法,此类检测方式需要使用大型专业仪器设备。对于实验环境具有一定要求,因此面对复杂道路环境,这些方法虽然检测准确但无法适用于常规道路稽查。国内对于机动车驾驶者的毒驾检测主要采用血液检测、尿液检测和唾液检测3种方式,如表1所示。

检测吸毒驾驶的试纸

相较于另外两种方式,唾液检测在毒检道路现场更为普遍。唾液检测采用的试纸检测方式,只需将待检测物质与试纸反应区接触即可完成检测,具有成本低、灵敏度高、方便快捷等特点。但在实际研究和应用中其试纸判断方式存在不足。目前毒驾道路检测中对唾检试纸的常用判断方式为目测法,目测法进行试纸反应色域的识别,会受到环境影响及人眼颜色识别的差异,且唾液检纸体积较小,其有效试纸前景区域面积为15毫米乘15毫米,仅仅依靠目测,检测结果缺乏准确性。

随着移动设备的普及以及图像识别技术的发展,使得利用手机、相机等摄像设备结合机器学习等方法,形成一种更加高效便捷的毒驾识别方式成为了可能。首先,利用摄像头采集毒检试纸,经转换后存储为图片格式,之后从试纸图像上提取色块信息经过数字信号处理后,对数据进行分类,最终得出检测结果。但在实际毒驾检测试纸图像成像过程中,存在以下问题:

1、由于摄影设备、环境光照、色温等影响,造成图像目标与背景对比度较低、噪声较高、阴影干扰以及边缘模糊的问题,对于毒驾试纸图像的识别检测造成影响。

2、试纸图像弱边缘化。当待检测物质浓度处于临界范围内,试纸条显色区域呈现的色块颜色较浅,且形状不规则,呈现试纸色域边界弱边缘化,对判断色域是否存在产生影响。针对上述问题,本文提出一种面向弱边缘毒驾唾检试纸图像识别方法DrugChecking,旨在实现对采集到的毒驾唾检试纸图像进行识别,并对所属毒品类别进行准确分类。本文使用多颜色空间信息和机器学习方式,在真实毒驾唾检试纸图像数据集中进行验证,试验结果表明,DrugChecking在高效准确分割弱边缘试纸图像的同时能够实现对毒品的精确分类,为常规道路毒驾稽查提供了准确有效的识别方式。

DrugChecking毒驾唾液试纸检测
本节将重点介绍DrugChecking的整体流程,如图1所示为毒驾唾检试纸图像的整体识别流程。首先,对原始图像进行预处理,使用边缘检测、投影变换等方式获得试纸前景区域图像,之后结合多颜色空间下不同图像信息,进行前景图像的试纸分割,获得原始图像中的试纸图像,采用PCA对试纸图像进行降维处理,并对降维后的数据进行分类,从而获得毒驾试纸中毒品所属类别。

检测吸毒驾驶的试纸

本文针对毒驾唾检试纸的特点,提出了一种简洁、高效的试纸分类方法-DrugChecking.该方法在融合不同颜色空间下的试纸图像边缘信息基础上,提取了毒驾唾检试纸条区域,并对试纸条区域进行降维分类,最终实现毒检分类。本文针对毒驾唾检试纸中样本不平衡的问题,通过数据扩充有效提高了模型鲁棒性,并增强模型泛化能力。此外,经试验验证,DrugChecking对于常规道路毒驾检测具有稳定的识别能力和良好的分类性能。在之后的工作中,将进一步提高模型对毒驾唾检试纸的识别准确率,并加强对处于检测阈值的弱色块识别能力。