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自2008年北京奥运会因安全保障需要引入安检设备以来，我国的安检设备系统迎来了前所未有的发展，无论是从国家公共安全形势还是从技术发展的角度，安检系统的解决方案呈现出了多样化和市场硬性刚需的发展趋势；
然而随着全我国经济形势的发展，无论是民航、物流、海关、轨道交通等领域现有的安检系统已越来越无法满足社会发展的需求，一方面是受当前国内外核心安全检测技术短时间内无法实现突破和应用的因素，又因为安全检查系统本身就是一个多元化技术方案体系、所以如何整合实现安检系统各子系统的互联互通已成为当下安检系统急待解决的问题；另一方面随着国际形势的变化影响，我国境内外的安全形势越来复杂，现有安检系统面临着前所未有的考验；加之随着我国经济社会的发展，人口红利趋于饱和；
安检系统作为一个闭环的系统在人员劳动力配置上可以说是大量、高成本的（特别是现有的安检系统），所以安检系统亟待解决的是人员成本控制上的问题；但随着我国互联网、物联网、AI等技术的发展成熟，安检系统迎来了全新的技术解决方案，以新一代AI智能识图、AI物检技术、集中判图架构为代表的智慧安检系统成为了未来安检系统的发展方向。
智慧安检系统是一种以现有安检系统为基础的上层应用公共安全服务系统、它具备信息化和数字化的全部特征，这在我国智慧城市建设建设发展中具有重要意义；2019年广州地铁作为“中国轨道交通协会”轮值主席单位、首推智慧安检以来，以地铁、城市轨道交通为代表的智慧安检呈现出爆发性增长，各城市根据自身地铁的特点上线试点运行了符合本城市安检需求的智慧安检系统；其中以“智能违禁品识别”、“智能危险液体识别”、“集中判图”等智慧安检为代表的解决方案最具代表性；然而无论是以“智能违禁品识别”、“智能危险液体识别”、“集中判图”方案还是其它智慧安检解决方案都是基于现有的安检系统环境下以解决现有安检系统暴露出的安全缺陷、成本控制等问题为主要目的的智慧安检系统，它是一套完全符合了“数字孪生”理论要求的应用系统，是以安检信息化为基础、数字化为主、大数据分析AI智能化为目的全新安检系统解决方案。
唯思科技做为深耕智慧安检行业多年的高新技术企业、致力于全方位解决安检系统中存在的不足及行业痛点等问题，在积累大量智慧安检落地试验数据的基础上推出了以卷积深度神经网络高精度算法模型为主的智能危险液体识别、分布式AI加中心化判图的解决方案，在不改变现有安检系统机构的基础上以解决违禁品识别、危险液体定性、减员增效为目的的全新智慧安检解决方案。
安检系统是一个垂直领域的闭环系统，它涉及民航、地铁、铁路、物流、海关、公检法等众多行业，是我国安全检查系统的重要组成部分；其目前主流的硬件解决方案是“x光机、安检门、测温系统、爆炸物/毒品检测仪、液体检测仪器、防爆罐等”加上配备安检工作人员；各子系统之间都是独立运行个体，未能实现互联互通、判别有无违禁品主要靠依赖安检员的判图主观意识、经验，对液体这种容易携带高度危险物品的识别缺乏有效的识别定性手段，场景化较弱且高人力成本；随着我国安全形势的发展变化，这种传统的安检解决方案已经无法满足各应用场景的需求了；为此，市场急需一种安全、可靠和低成本的智慧安检系统解决方案。
近年来，随着我国智慧城市深入发展、以大数据、人工智能AI技术为代表的全新技术解决方案已深入到各行各业，而代表着AI人工智能技术基础的高精度“算法”能力已呈现出几何增长，并且可以为地铁、轨道交通这种即时性、复杂性、安全性等级高的公共安全安检场景提供更加可靠的全新解决方案。
Ø 安检系统原理：基于人、物同检的以X光成像系统、金属安检门、危险液体检测仪为主的多种设备系统结构的人、物同检的安检系统结构原理。
Ø 硬件系统结构组成：“x光机、安检门、测温系统、爆炸物/毒品检测仪、液体检测仪器、防爆罐等；多技术多系统的解决方案；
现有安检系统中存在两种液体检测方式，一种是在旅客经过安检通道是由安检工作人员提醒喝一口，另外一种是采用采用静态计算机断层扫描技术的“危险液体检测仪”来判断液体是否安全或者危险；
随着我国大数据人工智能技术的发展成熟、安检系统也将进入智能智慧化时代，依靠安检场景中大规模图像数据为基础开发的智能违禁品算法模型识别技术已经逐渐成熟、它将从安检的违禁品图像识别的精度、效率、准确和现有安检系统无法完成的液体识别定性等问题为抓手；在解决高人力成本、低效率、信息化水平低和安全漏洞多等现有安检系统存在的诸多问题上具有广泛的解决方案；其中基于卷积神经网络模型算法的技术更是具有坚实的数学理论基础、及真实场景下的环境试验数据验证；在安检系统中将发挥无可替代的重要作用。
唯思科技（北京）有限公司在积累了大量智慧安检研发及项目经验的基础上研发了以人工智能算法为基础的致力于解决安检系统中存在的高人力成本、危险液体识别无法定性等问题；基于大规模安检X光成像图片数据为基础开发的深度卷积神经网络算法模型可有效解决违禁品识别、危险液体识别定性等问题。
唯思科技自主研发的AI智能魔盒是基于深度神经网络机器学习算法模型，通过大规模海量安检图片数据训练的“违禁品识别模型”识别率不低于90%、误报率不高于3%；同时可支持单视角、双视角安检设备及算法可持续迭代；
基于深度神经网络机器学习算法模型的原子序数学习训练模型可以做到仅仅只通过X光成像就可以精准识别包括液体炸药、汽油、乙醚等易燃易爆等危险液体，同时算法模型也可以通过持续的学习不断更新迭代算法危险液体识别能力。
智检魔盒拥有业界领先的安检图像违禁品识别检出率和误报率，系统可智能识别的物品为典型禁带品种类，如：可识别管制器具类（包括包括刀具、剪刀、拳刺、斧子等）、枪支警用器械类（包括枪支、枪支部件等）、易燃易爆物（包括烟花爆竹鞭炮礼炮等）、可疑液体类（包括压力容器罐、液体瓶、易拉罐、打火机、打火机油等各类液体）、锂电池充电宝、化学品类容器、酒瓶、化妆品、液体容器、电子设备、打火机、工具、雨伞、整条香烟、公章、肉制品等多种大类。
液体是物质在常温环境下多态的一种，从物质形态的基础上讲、任何物质都具有液体形态的表现，从公共安全的角度讲无论是危险品还是安全物品都具有液态的表征，目前所知道的无论是易燃、易爆、腐蚀性、毒害性的液体都具有液态表现形式；所以在物质识别中液态环境下要准确识别其属于某一类违禁品或者液体性至名称就较为困难，这在公共安全检查条件下的现有安检系统中尤为明现；
现有的安检系统中大部分应用场景采用两种形式：一种是让旅客在通过安检口时喝一口、另一种则是采用静态计算机断层扫描技术的“危险液体检测仪”、通过测定待测液体的介电常数和电导率来判断液体是否属于安全或者危险，但无论是前者还是后者都存在着极大安全风险、且无法判断出液体的性至形式，前者表现为极大的漏洞一旦将液体放入包裹中在安检判图人员没有识别出液体危险品的情况下及易发生漏检现象从而造成安全风险、后者则表现为增加系统设备后同时需增加相应的人员配置、且“危险液体检测仪”任然不能准确确定液体的性至特征，这在本就成本高昂的安检系统中无疑是画蛇添足、增加人力物力的表现；
采用深度神经网络算法模型通过海量X光成像图片进行原子序数图训练可以有效解决危险液体识别的问题。
以分布式AI智能违禁品识别加中心化人工判图的“集中判图”方案，可有效提高安检谱图准确度及节约人力成本；
集中判图来自于“云计算”中心化的判图思维，在地铁、车站等安检系统数量众多、使用人力判图较多的应用场景中其应用理论上优势较为明显：
在地铁轨道交通大规模、高人力的安检应用场景中；分布式AI指的是在各安检设备边缘终端中部署由唯思科技自主研发的基于深度神经网络模型的高精度、低误报、漏报率、可迭代的智能违禁品识别“魔盒”系统；它可以有效辅助现有传统X光机依靠安检工作人员主观意识判图的方式，从而提高判断违禁品的效率，在各安检设备边缘终端中它们是独立工作互不干扰的一种工作方式。
在集中判图系统中、中心化判图的工作原理来自于“云计算”原理结构；将多台X光安检设备的图片上传至中心、由中心统一执行判图任务，中心工作人员根据上传图片进行判断违禁品图片，在大规模部署的安检设备场景下、由于在同一时间节点各安检机并不是都有旅客过包的特点，将各安检机的图片统一上传到中心服务器对上传的图片进行统一的任务调度、根据判图工作站的判图任务执行情况分配给不同工作站进行进行判图的工作原理。
四、以减少人力、提高效率精准危险液体识别为基础的京港地铁智慧安检整体解决方案
京港地铁智慧安检试点建设项目主要由北京京港地铁有限公司作为指导单位、唯思科技（北京）有限公司负责具体实施，双方共同成立智慧安检项目组完成本次智慧安检开发建设。
基于深度神经网络模型开发的“AI智检魔盒”可有效解决危险品识别与危险液体精准识别的问题；
Ø 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络是深度学习的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类因此也被称为“平移不变人工神经网络”；在安检系统应用中是通过大规模图片数据的训练迭代才能获得一个合格的可用违禁品识别模型。
Ø 唯思科技作为安检系统算法供应商始终以算法开发作为公司的核心价值、目前无论是违禁品识别还是危险液体识别的神经网络模型都需要经过复杂而漫长的人力物力去积累才能获得理想的效果。
采用X光成像图像的原子序数图进行针对性危险液体识别的危险液体算法模型可以有效解决危险液体精准识别，在不增加液体安检检测人员和设备成本的前提下实现精准识别并能够定性确认违禁品类别；
X光成像是通过X光发生器对物体进行一定角度的照射，由于X线实际上是一种波长极短、能量很大的电磁波，X射线穿透物质的能力与射线光子的能量有关，X线的波长越短，光子的能量越大，穿透力越强，X射线的穿透力也与物质密度有关，密度大的物质对X光原子的吸收多，透过少；密度小则吸收少，透过多；因此利用X光的特性、不同的物质本身对X光的原子吸收范围也不同、特别是液体由于其特性密度较为稳定，所以在识别液体时具有一定优势；
算法模型通过对某一类液体进行有目定向的训练（比如说75%的酒精）就可以做到精准识别危险液体的类型，从而确保在不接触、不增加设备成本、不增加人工的前提下做到精准识别；
安检系统是一种公共安全服务系统，其网络部署方案应当建立在安全的基础之上，而集中判图将采用构建有线局域网络的方式将更加安全可靠。
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