陳舒穎,李 博,靳成學
(中船重工海為鄭州高科技有限公司,河南 鄭州 450000)
機場安檢環節包括旅客人身安檢和隨身行李安檢,兩者同步進行,系統設置多個行李筐整理位,通過RFID技術及人臉識別技術集成旅客信息和行李過檢信息;依據安檢機判檢結果對安全貨物和可疑貨物進行自動分流處理,對待檢貨物和開包貨物進行自動合流處理;通過空框收集回傳模塊自動回傳行李筐。
本研究在保證完整安檢流程的基礎上,改進了傳統安檢過程中的不足,在國內首次推出智能旅客安檢系統。自2018年投入應用以來,已在多個機場部署,接受了超過3 000萬人次旅客的實際使用檢驗,為更多機場旅客安檢提供了更加便利的安檢服務。
機場旅客智能安檢系統主要分為兩個方面,第一個是機場監控管理系統在人員流動量大、密集的機場候機登機、行李提取、機場商業設施、停車場以及購票等區域通過固定架擺放攝像頭來實時檢測識別人臉目標;第二個是需要在安檢口設置人員信息采集核實區域,對在待測區域內旅客人臉進行快速檢測識別[1]。
機場安檢系統則是主要由攝像頭、照明系統、固定支架、身份證閱讀器和本地電腦組成,用于確認該旅客身份的真偽。機場監控管理系統主要由攝像頭、照明系統、固定支架、交換機與本地終端組成,數據傳輸主要由本地終端和交換機組成,實時通過數據傳輸系統輸送到本地終端。終端系統則會對原始輸入圖像進行檢測識別并將檢測結果顯示在界面上[2]。
在旅客進入安檢系統的人臉采集區域后,設置的多攝像頭系統開始工作,將旅客3個角度的圖像經過以太網交換機快速傳輸到本地電腦,本地電腦中搭載的機場人臉快速檢測識別系統對輸入的三路圖像進行人臉檢測識別,通過檢測算法選擇檢測效果最好的人臉目標圖像進行特征提取,傳輸到服務器中查詢與旅客相關聯的航班信息,最后將查詢到的相關信息顯示在界面上。
機場安檢口處應使用機場人臉快速檢測識別系統的機場安檢系統,主要流程為當用戶進入安檢系統的圖像采集區域時,多攝像頭系統就會不斷地快速對視野區域圖像進行采集傳輸到本地電腦,本地終端內部安裝的機場安檢系統則是在利用身份證閱讀器對旅客的身份證進行識別和掃描信息的同時,對輸入圖像進行快速人臉檢測,提取旅客面部特征。然后將旅客的身份信息與臉部信息生成CSV文件,系統通過與數據庫服務器存儲的用戶信息對比,確認該旅客的身份信息。同時,系統通過服務器查詢該用戶的航班信息,通過調用數據庫里的數據顯示旅客的航班信息,將該旅客的位置信息也要通過本地終端發送到數據庫服務器中,與對應的信息比較,若發生改變則更新服務器中的內容。
采用仿真軟件中的3D對象對智能旅客安檢設備進行建模。各模塊用途如下。
(1)Queqe模塊:容納行李筐,模擬推筐位;
(2)Conveyor模塊:輸送并儲存行李筐,實現行李筐的柔性積放式輸送;
(3)Processor模塊:處理并輸送行李,判定安全或可疑。
為實現設備的控制邏輯,使用仿真軟件中的電機模塊、光電傳感器、決策點等模塊,結合流程控制,實現設備功能,各模塊用途如下。
(1)Photoeye模塊:模擬光電傳感器功能;
(2)Decision point:使用決策點輔助實現行李分流邏輯;
(3)Motor模塊:控制輸送模塊的啟動停止。
參考某機場安檢通道的實際布局,通過軟件3D對象中的路徑規劃模塊、視覺模塊、任務執行模塊、固定資源模塊及坐標工具構建等比安檢通道布局,制定旅客進出口、隊列、行李處理位、行進路線,模型如圖1所示。

圖1 安檢環節環境模型
本次仿真采用某機場現場統計的真實數據,根據參數重要性和采集難易程度進行100到300次不等的采樣,取其平均值作為仿真數據,提高仿真結果的可信度,依據各個環節的概率分布特征[3],結合現場統計數據,確定各模塊數值。
旅客依次完成身份驗證后在推筐位將所有行李放入托盤,4個推筐位可允許4位旅客同時進行此步驟。其中,有40%的旅客攜帶行李較多,需要2個托盤,則依次進行2次推筐步驟。完成推筐后旅客通過金屬探測門,并依次由安檢員進行人身檢查,隨后旅客到達行李等待整理位,等待行李到達,并在此區域整理行李。托盤則被傳送帶送至安檢機,由安檢員進行判讀。托盤離開安檢機,進入分揀等待區等待判讀結果。若判讀結果為安全行李,托盤被分揀至安全行李通道,旅客在行李等待整理位等待行李輸送到位,整理行李,離開。若判讀結果為可疑行李,則托盤被分揀至可疑行李通道,安檢員將其移至開包臺,相應旅客走至開包臺前等待安檢員進行開包檢查。
在軟件中將仿真運行時間設為上午9點至晚上9點,運行仿真模型12 h,可以得到仿真結果。
在軟件統計模塊中采集相應仿真數據,包括系統處理效率、安檢通道每小時通行量、旅客停留時間、設備各狀態時間占比等參數。通過改變不同參數,進行多次仿真,比較仿真結果,可發現手檢員數量、人身檢查時間手檢時間、行李整理區模塊的長度、分揀等待模塊長度對安檢效率有著較大影響。在其他參數不變的情況下,得到的仿真結果數據統計如表1所示。

表1 優化后仿真數據統計
對比優化前后結果,如圖2所示,可發現每小時通行人次增加39人,排隊人數和平均排隊時間有所減少,旅客總體安檢時間可減少64 s,安檢效率均有所提升。系統運行流暢,并無托盤堆積現象。
在旅客安檢需求提升以及機場客流量逐漸回溫的環境下,本文以優化智能旅客安檢系統效率為目的,依據某機場某通道采集的真實數據,在仿真軟件中建立基于智能旅客安檢設備的旅客安檢全流程模型。通過仿真分析,找出安檢流程的瓶頸環節,在了解當前旅客安檢問題的基礎上,提出優化設計方案,并對此方案進行優化調整,提升安檢速率,最終仿真結果表明在優化設計的安檢系統下,機場安檢效率得到了顯著提升,機場旅客周轉量也逐漸穩定。