1.一种安检物品自动分拣系统，其特征在于，包括：传感器处理模块，用于获取红外传感器遮挡时间比值，其中，所述红外传感器遮挡时间比值是基于第一红外传感器遮挡持续时长与第二红外传感器遮挡持续时长计算得到的；所述第一红外传感器遮挡持续时长表示安检物品遮挡安检仪内部的红外传感器的时长；所述第二红外传感器遮挡持续时长表示所述安检物品遮挡所述安检仪出口处的红外传感器的时长；所述红外传感器遮挡时间比值，能够综合反映安检物品在安检仪内不同位置的传送时间关系，用于判断安检物品的状态和特性；图像采集模块，用于获取第一图像信息、第二图像信息和目标X光图像信息，其中，所述第一图像信息是在所述安检仪内部对所述安检物品进行图像采集得到的；所述第二图像信息是在所述安检仪出口处对所述安检物品进行图像采集得到的；所述目标X光图像信息为所述安检物品的X光图像信息；第一处理模块，用于将所述第二图像信息和所述目标X光图像信息输入至第一孪生网络中，得到由所述第一孪生网络输出的所述第二图像信息和所述目标X光图像信息之间的第一相似度度量值；第二处理模块，用于将所述第二图像信息和所述第一图像信息输入至第二孪生网络中，得到由所述第二孪生网络输出的所述第二图像信息和所述第一图像信息之间的第二相似度度量值，其中，所述第一孪生网络和第二孪生网络是基于卷积神经网络构建得到的；分拣模块，用于根据所述红外传感器遮挡时间比值、所述第一相似度度量值和所述第二相似度度量值，获取融合判别系数，并基于所述融合判别系数，对所述安检物品进行分拣。
2.根据权利要求1所述的安检物品自动分拣系统，其特征在于，所述传感器处理模块包括第一红外传感器、第二红外传感器、遮挡时长计算单元和遮挡时间比值处理单元，其中：所述第一红外传感器设置在所述安检仪的内部，用于在所述安检物品从安检仪入口传送带进入所述安检仪，对所述第一红外传感器进行遮挡时，生成第一红外遮挡开始信号；并在所述安检物品不再遮挡所述第一红外传感器时，生成第一红外遮挡结束信号；第二红外传感器设置在所述安检仪出口处，用于在所述安检物品从安检仪出口传送带离开所述安检仪，对所述第二红外传感器进行遮挡时，生成第二红外遮挡开始信号；并在所述安检物品不再遮挡所述第二红外传感器时，生成第二红外遮挡结束信号；所述遮挡时长计算单元，用于根据所述第一红外遮挡结束信号和所述第一红外遮挡开始信号，计算得到所述第一红外传感器遮挡持续时长；根据所述第二红外遮挡结束信号和所述第二红外遮挡开始信号，计算得到所述第二红外传感器遮挡持续时长；所述遮挡时间比值处理单元，用于在确定所述第一红外传感器遮挡持续时长小于所述第二红外传感器遮挡持续时长时，根据所述第一红外传感器遮挡持续时长与所述第二红外传感器遮挡持续时长之间的比值，计算得到所述红外传感器遮挡时间比值；在确定所述第一红外传感器遮挡持续时长大于或等于所述第二红外传感器遮挡持续时长时，根据所述第二红外传感器遮挡持续时长与所述第一红外传感器遮挡持续时长之间的比值，计算得到所述红外传感器遮挡时间比值。
3.根据权利要求2所述的安检物品自动分拣系统，其特征在于，所述图像采集模块包括第一图像采集单元、第二图像采集单元和X射线发生器，其中：所述第一图像采集单元设置在所述安检仪内部，用于在接收到所述第一红外遮挡结束信号时，对所述安检物品进行图像采集，得到所述第一图像信息；所述第二图像采集单元设置在所述安检仪出口处，用于在接收到所述第二红外遮挡结束信号时，对所述安检物品进行图像采集，得到所述第二图像信息；所述X射线发生器设置在所述安检仪内部，用于在所述安检物品进入到所述安检仪内部后，对所述安检物品进行X射线检测，得到所述目标X光图像信息。
4.根据权利要求1所述的安检物品自动分拣系统，其特征在于，所述系统还包括图像预处理模块，其中：所述图像预处理模块，用于分别对所述第一图像信息、所述第二图像信息和所述目标X光图像信息进行第一预处理，得到第一预处理后的第一图像信息、第一预处理后的第二图像信息和第一预处理后的目标X光图像信息，其中，所述第一预处理包括尺寸调整处理和图像填充处理。
5.根据权利要求1所述的安检物品自动分拣系统，其特征在于，所述第一孪生网络和所述第二孪生网络是基于改进的ShuffleNet模型构建得到的，所述改进的ShuffleNet模型中设置有卷积块注意力模块，其中：所述第一孪生网络是通过第二样本和所述第二样本对应的样本X光图像信息，对所述改进的ShuffleNet模型进行训练得到的，其中，所述第二样本表示在历史时段采集到的经过所述安检仪出口处的所述安检物品的图像信息；所述第二孪生网络是通过所述第二样本和所述第二样本对应的第一样本，对所述改进的ShuffleNet模型进行训练得到的，其中，所述第一样本表示在历史时段采集到的经过所述安检仪内部的所述安检物品的图像信息。
6.根据权利要求5所述的安检物品自动分拣系统，其特征在于，所述系统还包括图像数据增强模块和训练集构建模块，其中：所述图像数据增强模块，用于对所述第一样本、所述样本X光图像信息和所述第二样本进行第二预处理，得到第二预处理后的第一样本、第二预处理后的样本X光图像信息和第二预处理后的第二样本；其中，所述第二预处理包括图像等比缩小处理、图像填充处理、图像颜色调整处理和图像尺寸处理。
7.根据权利要求1所述的安检物品自动分拣系统，其特征在于，所述分拣模块包括融合判别系数计算单元和分拣判别单元，其中：所述融合判别系数计算单元，用于根据所述红外传感器遮挡时间比值、所述第一相似度度量值、所述第二相似度度量值与权重系数进行加权求和处理，得到所述融合判别系数；所述分拣判别单元，用于在确定所述融合判别系数大于或等于预设门限值时，基于目标分拣执行指令，对所述安检物品执行对应的分拣操作；在确定所述融合判别系数小于所述预设门限值时，生成所述安检物品对应的人工处置提示信号。
8.一种安检物品自动分拣方法，其特征在于，包括：获取红外传感器遮挡时间比值，其中，所述红外传感器遮挡时间比值是基于第一红外传感器遮挡持续时长与第二红外传感器遮挡持续时长计算得到的；所述第一红外传感器遮挡持续时长表示安检物品遮挡安检仪内部的红外传感器的时长；所述第二红外传感器遮挡持续时长表示所述安检物品遮挡所述安检仪出口处的红外传感器的时长；所述红外传感器遮挡时间比值，能够综合反映安检物品在安检仪内不同位置的传送时间关系，用于判断安检物品的状态和特性；获取第一图像信息、第二图像信息和目标X光图像信息，其中，所述第一图像信息是在所述安检仪内部对所述安检物品进行图像采集得到的；所述第二图像信息是在所述安检仪出口处对所述安检物品进行图像采集得到的；所述目标X光图像信息为所述安检物品的X光图像信息；将所述第二图像信息和所述目标X光图像信息输入至第一孪生网络中，得到由所述第一孪生网络输出的所述第二图像信息和所述目标X光图像信息之间的第一相似度度量值；将所述第二图像信息和所述第一图像信息输入至第二孪生网络中，得到由所述第二孪生网络输出的所述第二图像信息和所述第一图像信息之间的第二相似度度量值，其中，所述第一孪生网络和第二孪生网络是基于卷积神经网络构建得到的；根据所述红外传感器遮挡时间比值、所述第一相似度度量值和所述第二相似度度量值，获取融合判别系数，并基于所述融合判别系数，对所述安检物品进行分拣。
