淺談5G云端機器人在海關工作中的研究與分析

顧夢婕，季佳華，吳 猷，李楠鑫，李 月

（中國電子口岸數據中心上海分中心，上海 200120）

在當前錯綜復雜的國際貿易新形勢下，海關營商環境的建設關系到進出口管理水平的提高與國際貿易經濟的發展。海關業務不斷多元化與深化，通關業務量保持著較高的增長率，這種現狀不僅拉長了海關監管工作鏈長度，而且對海關綜合工作水平提出了更高的要求。由于受到多種因素的影響，導致在當前的海關進出口監管工作中存在著監管效率不高、人力資源成本高、人工查驗貨物危險性大、人工查驗精準性欠佳等問題[1]。

通過在機器人上設置激光雷達、深度相機、超聲雷達以及防跌落傳感器等電子識別元件，可以在海關監管工作中完成對進出口貨物的智能化、精準化、高效化識別與查驗；通過5G通信技術與云計算技術，可以實現機器人的遠程控制與智能化數據挖掘技術的融合，能夠很好地滿足當前形勢下海關監管工作的高要求。

1 5G云端機器人在海關工作中的應用技術基礎

1.1 基于5G網絡的云端一體化平臺協同運行

5G通信技術有著高帶寬、低時延、高安全性、強穿透能力、大覆蓋范圍以及廣連接等特性，與機器人系統深度結合，可以有效解決機器人目前所面臨的高清視頻回傳、遠程遙控、網絡安全、本體計算能力和協同機制等多個技術問題，還可以大幅降低建設成本。基于5G網絡高帶寬、低時延的特性與5G網絡的邊緣計算技術，利用5G網絡的分布式網關，研究開發邊緣計算平臺對機器人的運行監控、數據采集與清洗、多機協同策略分配、實時運動控制等功能。云平臺、邊緣計算與機器人端組成云端一體化平臺，通過三者的協同運行，從而實現機器人管控、調度平臺與復雜多機環境下的機器人協同作業。

1.2 低速無人駕駛技術與導航技術的深度融合

打造適合低速運行的低成本機器人低速無人駕駛技術，采用3D激光同步定位與建圖（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）算法導航、3D深度相機避障為主導，以視覺導航、慣性導航、實時動態（Real-Time Kinematic，RTK）載波相位差分技術定位等導航技術方式，輔助實現大場景建圖及自主移動監測。目前應用較為廣泛的低速無人駕駛技術導航模式主要有視覺導航模式與激光導航模式。視覺導航模式對環境的光線要求比較高，且要求環境光照條件波動較小，需要良好的光環境才能實現精確導航；激光導航模式則可以解決機器人導航對環境光照條件依賴程度高的問題。

1.3 AI機器視覺算法的應用開發

運用先進的計算機視覺技術，實現對機器人巡檢過程中采集到的圖像質量進行增強處理、對目標進行檢測和識別等功能，利用視覺技術可以讓視頻監控系統更智慧，實現監控功能的自動化，實現人臉識別、人體檢測、車牌識別、車輛檢測、煙火檢測等[2]。

1.4 完善的功能模塊單元

第93頁圖1為5G云端機器人功能模塊單元示意圖。如圖1所示，為了滿足海關工作的需要，5G云端機器人中集成了監控模塊、通信模塊、導航模塊、運動模塊、主控模塊、感知模塊、對講模塊以及輔助模塊等多種功能模塊單元。不同的功能模塊單元可以實現不同的功能，多種功能模塊單元的結合則賦予了5G云端機器人更加強大的性能。

圖1 5G云端機器人功能模塊單元示意圖

圖2為5G云端機器人軟件平臺結構示意圖。如圖2所示，為了保證5G云端機器人的正常工作，需要根據海關工作的需求建立機器人軟件平臺，并在現場進行各項功能的測試。

由圖2可知，5G云端機器人軟件管理平臺主要由后臺服務系統、監控管理系統以及移動控制專用系統組成。其中，后臺服務系統又包括機器人接入網關、音視頻處理模塊、環境量數據處理模塊、告警數據處理模塊、機器人狀態模塊以及智能處理模塊等，主要用于巡邏機器人運行后臺服務保障，位于人機交互的底層服務[3]。

圖2 5G云端機器人軟件平臺結構示意圖

2 5G云端機器人的組成與核心技術

2.1 5G云端機器人的組成概述

5G云端機器人的開發融合了云計算技術、人工智能技術、5G通信技術以及大數據技術等新一代信息技術，集環境感知、動態決策、行為控制以及預警等功能一體，其組成主要可以分為應用層、平臺層、網絡層與終端層，其中終端層為末端執行層，網絡層則用來實現終端層的遠程控制與數據信息的交互。為了實現自主導航、識別與自我保護等功能，機器人上布置了高清導航攝像機、紅外熱成像攝像機、全景鏡頭、導航系統、通信模塊、電量管理模塊、激光雷達以及防跌落傳感器等多種電氣元件。第94頁圖3為5G云端機器人傳感器布置示意圖。

圖3 5G云端機器人傳感器布置示意圖

2.2 5G云端機器人的核心技術

2.2.1 復雜工作場景下定位與自動避障技術

5G云端機器人在海關工作場景中工作時，需要精確識別場地中的貨物位置與障礙物，特別是海關查驗現場的貨物、電動叉車以及其他工作人員的位置信息。實現5G云端機器人的自主定位，即獲取其所處的三維空間坐標位置，這是機器人完成自主導航的基礎。借助5G通信技術與定位芯片，可以實現動態的位置獲取，從而實現機器人的同步定位與工作場景地形構建，在工作過程中還可以通過采集工作場景中的環境信息，修正自身位置信息，并完成工作姿態的調整。

2.2.2 數據挖掘技術

借助5G云端機器人的條碼掃描與數據解析功能，可以在海關貨物進出口管理中通過數據挖掘技術的應用獲取貨物的生產與流通全過程的相關信息。通過對貨物信息的識別，可以獲取相關的風險信息，有助于制定有針對性的風險預防措施。將大數據技術與數據挖掘技術相結合，通過數據的聚類分析、分類分析、特異群組分析、關聯分析以及異常分析與演變分析等手段，提升海關在進出口管理方面的風險應對能力。

2.2.3 機器視覺技術

1）封存標志識別。在海關工作中，貨物封存標志識別是一項重要工作內容，以前多采用人工現場識別。5G云端機器人上裝有視覺識別裝置，通過拍照上傳至數據庫進行對比，即可完成貨物封存標志識別工作。貨物封存標志識別算法主要由封存文本識別、封存方向識別以及正則化后處理3個方面內容組成，圖4為封存標志識別算法流程圖。

圖4 封存標志識別算法流程圖

2）商品識別。在海關工作中，針對商品的識別算法由目標定位分割算法與圖像分類算法結合而成，圖5為針對商品識別的目標定位分割算法示意圖。其中，目標定位分割算法是在Mask RCNN算法的基礎上得到的；圖像分類算法則是建立在空間注意力機制中一類基礎網絡上的。為了提高不同商品之間的區分度，引入損失函數算法為

圖5 目標定位分割算法示意圖

3 結束語

綜上所述，借助5G云端機器人在海關監管工作場景中的應用，通過環境感知、動態決策、行為控制、自主行走、自主保護、自主識別以及危險報警等功能，可以幫助海關工作人員完成基礎性、重復性、危險性的工作，推動海關監管工作服務升級，提升海關工作安全性，還有助于降低海關監管工作人力成本，推動海關工作模式轉型升級。