传统情况下，安检机0.2m/s的皮带转速，所有物品都依靠工作人员肉眼识别图像中是否存在危险品，劳动强度大且容易形成检测盲区。存在 “速度低”“硬件设备性能差”“图像识别技术薄弱”“误报率高”等技术硬伤，在检测功能以及操作模式上已不能满足如今日益提升的安检需求。

在传统X光识别有/无机物的基础之上，采用了人工智能目标识别技术，即人工神经网络。训练后的人工神经网络，可以对几十乃至上百种危险品进行快速准确地识别、在画面上标定位置并报警。

采用GPU张量加速技术，优化图形图像处理、神经网络算法及底层框架，实现了毫秒级实时数据处理及检测，大大加速安检处理效率。