浏览次数： 时间：2025-02-09 18:19:23
安全检查是构建立体化治安防控体系中一个必要环节，已经渗透到日常生活和工作的方方面面，比如飞机场、火车站、地铁、快递物流、公共安防、会议会展等各种地点和场合，同时也存在很多难点和问题，主要问题就是出行效率与出行安全相矛盾的问题。主要存在以下几个问题：
1）人工安检误报率漏报率高。现有安检过程虽然配备有X光安检机、安检门、闸机、扫描探测器等设备，但是识别和判图还是得靠人工执行。基于此种情况，对安检员的要求就相对比较高，工作能力、工作状态等成为安检的关键因素。而且由于工作压力大、专业性要求高等条件也导致安检员的误报率、漏报率居高不下。准确率在临时抽检时甚至达不到60%。
2） 高峰安检效率低。地铁、高铁等高峰时段人流密集，为了保证公共安全，安检速度慢，容易造成拥堵，使得乘客排队进站安检等候时间较长，出现了出行效率与出行安全相矛盾的问题。
3）“假”安检。部分快递企业为了应付检查，只是表面性的安装了X光安检机，而实际上不100%做包裹/快件安检，导致安检过程流于形式。监管部门由于人力有限，也无能为力。
4）安检信息孤岛。各安检设备之间没有数据通信，数据之间没有关联绑定，不利于监管和大数据分析，导致监管部门监管难、应急调度难等情况。
在实际应用中，人工智能安检设备分为两种，一种是一体机，另一种是可以把普通设备智能化的，无需更换现有的安检机，只需改造，兼容市场主流品牌型号的X光安检机。加载一个魔盒（类似于路由器）到普通安检机，可通过VGA/HDMI/DVI分流的方式接收安检机视频输出信号，进行智能截图和智能识别，并将结果在屏幕中显示并高亮标注违禁品信息，同时发出声光报警。最终将识别结果发送到后台管理服务器。
人工智能安检设备的智能识别算法可以自动识别包裹中以下物品：管制刀具或利器、枪支及其仿制品、液体/压力容器、锂电池、打火机、公章、警械器具等。深度学习的算法具备越学习越“聪明”的特征，可在日常工作过程中不断完善和提高识别能力。
构建立体化治安防控体系对安检的最新12字要求是：非接触、无感知、无差别、精准化。人工智能安检是实现此要求的有效途径。
单张包裹X光安检图像识别耗时不超过200ms，可适用于3m/s的高速X光安检机，而普通安检机是0.2m/s。自动截取包裹图像的处理不超过15ms。准确率精准到95%。
人工智能安检实现了安检大数据管理，包括过机物体X光图像、智能识别结果等，实现对快件面单信息、快件X光图像和智能识别结果的精准绑定。实现异常件开箱验视结果上报，信息包括：企业、时间、地市、网点/转运中心名称、异常件类型、面单号、面单照片、快件X光图像等。
1）禁品智能识别率高。随着应用推广和数据量的累积，识别算法可以得到不断升级迭代，物品的检出率和可检出的物品种类也会逐步提高。实际应用中识别检出率不低于95%，误检率不高于1%。
2) 易燃、易爆危化物探测准确。采用多种气体传感器，在对包裹进行X射线检测时，可以同步检测酒精、汽油、柴油、煤油等易燃气体以及各种剧毒工业气体如砷化三氢、磷化氢，氟化氢，三氯化磷，环氧乙烷，丙烯腈，丙烯醇等，可检测气体达两百多种。
3) 便捷性，即插即用。无需改造现有的安检机，兼容市场主流品牌型号的X光安检机。
4) 数据联网。可通过有线G网络等方式上传安检数据。通过安检大数据管理系统，实现所有管辖内的物流企业和部门的安检作业情况，包括快件检出总数、违禁品快件数、开箱验视结果、现场工作视频回调等数据分析，对企业执行情况进行评级。支持查看所有物流企业安检执行情况和安检图像。通过集中管理系统，实现所有管辖内的物流企业快件面单信息、过机安检信息、异常件开箱验视信息的统一存储。
通过安检智能设备的建设，实现安检作业数据集中并网。公安系统可以通过集中监控平台监督物流企业安检执行情况。通过安检大数据分析手段为公安系统提供业务决策依据和个性化统计分析报表；同时可完成安检事件的历史追溯，有针对性的打击违法犯罪行为，做到有据可查。也可将这些数据结果推送给相关的管理部门，对物流企业进行评价和考核。通过联网有数据就可以建模，实现定制化的业务需求。包括：
1、违禁品分布轨迹分析。包括锂电池、管制刀具、枪支弹药、易燃易爆品、危险化学品等违禁物品来源和区域分布分析。
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