基于物聯網和人工智能技術的智能行李安檢系統研究

魏可才 宋雪述 徐國 趙俁鈞

摘 要：文章闡述基于物聯網、人工智能等新技術的智能行李安檢系統，從研究背景、傳統行李安檢系統存在的問題等方面，重點闡述智能行李安檢系統的系統層級、組成及系統功能。通過使用豐富的傳感器、大數據和人工智能算法，實現行李安檢工作的智能化、自動化，進一步豐富和完善檢測手段，提高檢測準確率和工作效率，有效降低因人員經驗不足和狀態不佳等原因造成行李中違禁品漏檢、誤檢帶來的安全隱患，尤其通過人工智能的機器自我學習，全面實現行李安檢的智慧化。

關鍵詞：物聯網;人工智能;行李安檢

中圖分類號：TP391.4

1 研究背景

隨著社會交通技術的發展，人員和物品的流動性在加強，不法分子往往通過公共交通、貨物流企業攜帶或運輸刀具、槍、炸藥等易爆品，汽油等易燃品，活動物等違禁物品，給公共交通安全帶來了巨大的隱患和挑戰。為降低隱患，一般都會在機場、火車站、地鐵站、汽車站、大型活動現場、郵遞公司、物流行業等場所設置安檢設備，利用X光行李安檢設備對行李進行現場檢查。隨著需要檢測的內容和范圍越來越廣，要求也越來越高，需運用物聯網、大數據、人工智能（AI）等新技術來完善檢測技術手段，快速控制風險和消除隱患。

2 現狀及問題分析

目前，行李安檢多采用人工+X光機安檢設備安檢方式，X光機安檢設備一般由X射線發射器、圖像系統、輸送機系統等部分組成，實現對有機物、無機物、混合物、材料等的分辨，并通過圖像處理系統實時處理彩色/黑白圖像、反像顯示、邊緣增強，實現圖像增強、亮暗調節、回拉、報警、檢索等功能，并對不同的材料賦予不同的顏色，便于人員直觀快速識別判斷。但它無法識別液態物品，液態物品的檢測主要通過人的觀察和聞氣味的方式檢測。安檢人員一般憑經驗判斷是否存在違禁品，由于每個人的經驗不同、狀態不同，往往會出現誤判、漏判、漏檢，從而帶來安全隱患，同時，由于X光有電離輻射，長期在這種環境工作的人存在被電離輻射的安全隱患，長時間聞易燃易爆的液體也會對安檢人員的身體健康帶來很大影響。

現階段，物聯網、大數據、人工智能技術已經逐漸成熟，并在部分領域率先得到應用，將這些先進技術應用到行李安檢系統，提升系統的智能化水平非常必要，也非常可行。

3 系統層級、組成及功能

3.1 系統層級

為解決傳統檢測方式存在的弊端，充分利用當前物聯網、人工智能等技術，對智能行李安檢系統進行研究開發。智能行李安檢系統分為數據采集層、網絡傳輸層、平臺層、應用層，如圖1所示。

（1）數據采集層。由X光安檢設備、液體測試儀、氣味傳感器、AI攝像頭等傳感器終端設備組成，這些傳感器是物聯網技術的核心部件，它讓系統有了觸覺、味覺、嗅覺、聽覺和視覺，主要負責行李內物品和旅客數據的采集，是數據的重要來源。

（2）網絡傳輸層。包括基于5G、Wifi6或者光網專線的網絡及傳輸設備，要求網絡穩定、傳輸速度快、時延低。

（3）平臺層。是本系統的核心和大腦，主要負責連接的管理，檢測數據的存儲、分析、運算、管理和應用，包括連接管理平臺、云設施、設備管理平臺、大數據人工智能算法平臺等。其中，連接管理平臺負責連接的管理，主要有連接資費、停開、自動化規則、應用程 序（API）接口協議等功能，云設施主要負責數據的存儲和計算;設備管理平臺主要負責設備注冊、實時計算、數據存儲、數據處理、安全管理、終端及應用平臺的兼容耦合、設備的遠程管理等;大數據人工智能算法平臺主要包括模型工具、數據發掘、認知計算、知識數據庫等模塊，實現數據的整合和管理、模型開發、模型注冊、模型調度、統計分析、機器學習、文本分析、圖像識別等功能，知識數據庫模塊包括由傳感器數據庫、設備應用數據庫、違禁品數據庫等整合成的數據集市和由規則庫、文檔庫、領域知識圖譜、非結構化文本庫等組成的數據庫。

（4）應用層。負責人員的管理，檢測結果的展示、告警，行李與顧客的匹配等功能，分成檢測告警模塊、設備管理模塊、人員管理模塊、數據管理模塊等。其中，檢測告警模塊為主要模塊，負責違禁品檢出告警、圖像展示、特殊人員提醒等，設備管理模塊具有設備運行狀態展示、設備升級、設備定位、設備遠程診斷等功能;人員管理模塊主要負責運營人員的分級管理，匹配不同權限和范圍;數據管理模塊主要負責數據的管理、違禁品庫的升級管理等。

3.2 系統組成及功能

智能行李安檢系統由X光檢測設備、液體檢測設備、AI攝像頭、氣味傳感器、其他傳感器、網絡設備、設備管理和人工智能平臺及安檢應用管理平臺組成，如圖2所示，其系統功能如下。

（1）數據采集。智能行李安檢系統通過X光檢測設備采集行李物體的形狀和材質等數據;液體檢測儀使用準靜態計算機斷層掃描技術，通過測量待測液體的介電常數和電導率，辨別其易燃易爆性，實時采集行李中的液體材質等數據;通過AI攝像頭采集人員的圖像，專用人臉識別系統自動抓拍人臉并上傳人臉圖像，進行身份核查，由系統自動將收集到的人員信息與公安機關重點人員信息庫進行比對， 一旦發現人員與重點人員匹配，系統立即報警提示;通過氣味傳感器及時采集行李中部分物體的數據;根據需要再增加其他傳感器采集所需要的數據。

（2）數據上傳分析。這些數據通過網絡實時上傳至設備管理和人工智能平臺，依托機器視覺和神經網絡技術的圖像識別系統，與現有的違禁品庫數據進行比對，利用人工智能和大數據的算法分析，及時分析人員和行李中物體信息，針對可能存在的問題物品行李和人員及時進行告警，讓人員、行李或者貨物無死角展現“相貌”;通過對人工智能和大數據進行不停地訓練，完善算法，完善違禁品庫，實現更精準識別，以達到預期效果;通過機器代替人員及時準確地完成行李安檢工作，避免因安檢人員經驗不足、注意力不集中等原因造成漏檢、誤檢，降低設備電離輻射影響安檢人員人身健康的風險;通過將人員信息與公安人員系統數據、車票信息數據比對，及時發現問題人員及其去向。

（3）系統升級。為應對違禁品的種類更新，通過不定期的網絡自動補充、違禁品庫升級，對層出不窮的違禁品進行學習，經過簡略晉級軟件，即可滿足不斷更新的安檢需求;同時，通過設備聯網，可以及時了解設備運行情況，實現設備遠程預檢、故障原因判斷和遠程升級等功能，確保設備運行效率和效果，為設備升級換代和優化改進提供數據支撐。

（4）功能拓展。基于物聯網、人工智能的行李安檢系統不僅應用于關鍵場所的行李安檢，還可以用于物流、快遞等場景的貨物安檢。行李安檢系統可與監控系統、報警系統和應急聯動系統等對接，比如，與快遞管理系統對接，與民航的行李傳送帶系統和機場的安全管理系統對接等，不僅可實現數據共享、動作聯動，還可以開發更多功能，并發揮更大的作用。

4 系統應用關鍵技術

（1）物聯網技術。傳感器是物聯網重要部件，是一種能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息按照一定規律變換成電信號或者其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求的檢測裝置。它讓系統有了觸覺、味覺、嗅覺、聽覺和視覺。利用物聯網豐富的傳感器實現物理物體的數字化，增加數據采集的廣度和準確度，進一步擴大數據的規模，與其他有關聯性的數據形成數據庫。

（2）人工智能技術。依托機器視覺和神經網絡技術的圖像識別系統讓行李無死角展現“相貌”;用計算機模擬人的視覺和學習過程，從客觀事物圖像中提取信息進行處理，并加以理解;通過人工智能神經網絡深度學習技術，使系統能夠進行自動學習，逐步豐富系統積累，不斷提高系統識別圖像的能力，達到收集管控的效果。

（3）大數據技術。對物聯網等采集的豐富數據進行綜合數據清洗、貼標簽、建模、分析，實現價值挖掘，建立數據倉庫，為數據的重復利用和價值可視化打下基礎，也為人工智能機器學習打下基礎;運用后臺大數據自動研判分析系統提升警務管控效能;按照“資源整合集約化、信息研判精細化、成果應用最大化”的原則，運用后臺大數據自動研判分析系統，實現行李物流流向跟蹤管理、人口信息及地圖查詢定位和重點人員比對查詢。

（4）離子遷移光譜技術。通過危爆物品智能檢測系統的物理探測、準確識別，提升安檢準確性。在不打開檢測對象外包裝的情況下，對可疑貨物進行二次檢測，并自動分揀出X射線不能準確檢測的可疑行李，準確將隱藏在行李中的炸藥、毒品及違禁的化學物品等探測出來，進行安全處理。

5 結束語

隨著5G、物聯網、大數據、人工智能等技術的發展和數據樣本的豐富，安防檢測手段必將越來越完善，功能越來越強大，智能安檢系統將越來越智慧。基于物聯網、人工智能的行李安檢系統可以更好實現行李安檢自動化、智慧化，讓檢測更精準、更及時，為車站等場所行李安檢提供更準確、高效、快捷的服務，提升客戶感知，更重要的是能大幅度度降低行李安檢成本和安全風險。同時，行李安檢系統還可以與人體檢測系統（安全檢測、紅外測溫等）融合，打造一體化、全方位的安檢平臺，一方面實現安全檢測，另一方面也可用作疫情防控，全面提升安檢智能化水平和社會治理能力水平，為人民的安全出行保駕護航。

參考文獻

[1]高勇.地鐵安檢，城市軌道交通的必選項[J].中國安防，2010（9）：2-5.

[2]劉捷.移動互聯網環境下廣西高校體育教師信息素養存在的問題及對策[J].亞太教育，2016， （11）：208，197.

[3]劉豪.我國地鐵安檢現狀及對策研究[J].物流工程與管理，2019（3）：142-144.

[4]朱益軍，譚權，裴悅剛，等.軌道交通大客流快速安檢系統構建研究—以北京地鐵安檢工作實踐為例[J].北京警察學院學報，2016（60）：34-38.

[5]楊倩倩，姚竹亭，文亦武.高精度絲網印刷機中自動自動對位系統的應用[J].科技視界， 2015（7）：71-71.

[6]何蕾.民航機場地面服務[M].北京：化學工業出版社，2014.

[7]王先慶.智慧物流[M].北京：人民郵電出版社，2019.

[8]張飛舟.物聯網應用與解決方案[M].北京：電子工業出版社，2019.

[9]李佳寧，蔡曉蕾，鄭軍. 5G網絡技術及在城市軌道交通的無線覆蓋[J].現代城市軌道交通，2020（8）：125-128.

[10] 宋航.萬物互聯：物聯網核心技術與安全[M].北京：清華大學出版社，2019.

[11]? [美]史蒂芬 · 盧奇，丹尼 · 科佩克.人工智能（第2版）[M].北京：人民郵電出版社，2018.

[12] 涂子沛，鄭磊. 善數者成.大數據改變中國[M]. 北京：人民郵電出版社，2019.

[13] 涂子沛 .數文明[M]. 北京：中信出版社，2018.

[14] 呂長青.大數據[M].北京：北京工業大學出版社，2016.

[15] 李開復. AI · 未來[M]. 浙江杭州：浙江人民出版社，2018.

[16] 張飛舟.物聯網應用與解決方案（第2版）[M].北京：電子工業出版社，2019.

[17] 解運洲.物聯網系統架構[M].北京：科學出版社，2019.

[18] 曾凡太，邊棟，徐勝朋.物聯網之芯：傳感器件與通信芯片設計[M].北京：機械工業出版社，2018.

[19] 吳建平.傳感器原理及應用（第3版）[M].北京：機械工業出版社，2016.

[20] 周潤景.常用傳感器技術及應用[M].北京：電子工業出版社，2017.

收稿日期 2020-09-28

責任編輯 朱開明