基于乘客數據庫的城市軌道交通安檢技術應用探討

王亞男 金兆遠

（1.廣州地鐵集團有限公司；2.廣州地鐵設計研究院股份有限公司）

傳統安檢系統主要采用手持便捷終端與“人過門，物過機”相結合的人工安檢作業模式，其功能單一、設備離線使得無法有效對安檢人員信息進行獲取以及無法對乘客群體進行重點區分檢查，導致普遍采用無差別安檢方式并需要以抽查重點人員（如核驗身份證、查看防疫信息等）的安檢方式進行輔助排查，導致投入巨大人力，但危險品檢出率卻不高。例如，2019 年北京地鐵安檢查獲物品中，日常用品（打火機油、氣，民用噴劑，普通刀具等）占比達99%。可見，安檢工作投入大，效果卻一般。

城市軌道交通線網日益擴大的規模及客流與安檢能力不足的矛盾十分突出，傳統安檢模式已經不適應當下相關政策的新需求，同時隨著GB51151—2016《城市軌道交通公共安全防范系統工程技術規范》的實施，安檢系統的核查要求也將更加全面。目前，基于乘客征信的快速安檢技術已經在民航領域多有應用，但在地鐵行業僅有部分大型城市開展了試點應用研究。

在不降低安檢標準的同時，如何提高工作人員的檢查效率、提升乘客出行效率，已經成為迫切需要解決的難題。對此，本文對基于乘客數據庫的軌道交通安檢技術進行應用探討。

一、安檢系統網絡化設計

車站安檢系統網絡化是實現人檢識別技術的基礎條件。隨著城市軌道交通安全形式逐步嚴峻以及國內反恐政策及疫情防范等背景下，安檢系統網絡化已成為技術發展的趨勢所在。

安檢系統按線網級、車站級、現場級三層架構進行設計。本文主要對車站級安檢系統展開討論。車站級安檢系統通過環型組網方式將整個車站安檢設備有機的集成在一起，聯網運營管理車站內所有現場安檢設備（包括通道式X 光檢查儀、智慧安檢門、臺式液體探測儀、爆炸物探測儀、管理工作站、執法記錄儀、安檢通道攝像機等），實現對站內所有現場安檢設備的狀態監控、事件信息采集以及統計分析并生成報表等。車站安檢系統網絡架構圖如圖1 所示。

圖1 車站安檢系統網絡圖

二、乘客數據庫

安檢系統在車站級建立站級乘客數據庫，一站一庫，并采用常乘客縮庫策略，對站級乘客數據庫動態縮庫，使得站級乘客數據庫更輕量級，更具有針對性，提升大部分乘客的比對速度以及準確性。數據庫內信息主要來源如下：

1.乘客注冊

安檢系統與自動售檢票系統、軌道交通APP 系統等進行接口互聯，乘客可使用手機端或關聯系統的終端設備進行安檢系統乘客數據庫的信息注冊。

2.線網乘客畫像數據庫信息同步

線網乘客畫像數據庫為安檢系統與其它專業系統統籌建設，關聯乘客基本生物信息及非生物特征等社會標簽信息。如安檢系統把乘客基本生物信息、安全等級信息等實時更新至線網乘客畫像數據庫。但此處乘客信息同步并非線網層定時向下面車站級乘客數據庫推送更新，而是按需索取，在車站層進行乘客實名信息檢索比對，其中未能在本地車站級乘客數據庫命中，再由車站計算機系統向線網乘客畫像數據庫檢索實名乘客信息，如在線網乘客畫像數據庫命中，返回乘客實名信息到車站計算機系統，車站計算機系統再將乘客畫像數據庫乘客信息實時同步至車站級乘客數據庫。隨著站級數據庫數據完善，站內比對命中率提高，將大大減少線網乘客畫像數據庫的壓力，提高站內乘客比對檢索速度。其信息同步流程如圖2 所示。

圖2 乘客信息同步流程圖

3.公安、防疫等重點人員數據庫信息同步

為發揮智慧安檢警企合作，聯防聯動優勢，車站級乘客數據庫應包含公安重點人員數據庫對布控公安重點人員進行管理。當公安系統發起布控指令，安檢系統向公安重點人員數據庫注冊人員信息，并下發到車站安檢系統，對公安重點人員進行實時布控。公安系統發起撤控指令，安檢系統向公安重點人員數據庫注銷人員信息，并下發到車站安檢系統實時撤控。警企聯防布控，實時識別命中重點人員數據庫乘客，將實時同步報警信息到公安系統。

乘客防疫信息同步是地鐵安檢系統與政府防疫系統對接，從政府防疫系統獲取乘客防疫信息，更新乘客數據庫防疫人員信息。乘客防疫信息同步有三個流程，分別是防疫人員注冊，防疫等級更新以及防疫人員注銷，政府防疫系統根據人員防疫信息等級進行人員信息更新時，安檢將實時接收政府防疫系統推送的注冊、注銷、防疫等級變更消息，更新乘客數據庫信息。

4.異常人員信息數據庫同步

車站級乘客數據庫應包含異常人員數據庫，異常人員信息可從系統后臺、APP、其它專業如自動售檢票系統等渠道收錄異常人員，對異常人員名單信息進行管理，支持按時間、線路、違規類型對異常人員及其通行記錄進行檢索。對重點違規人員，可進行布控、撤控操作，操作處置實時下發到車站。實時將人員信息變更同步至車站級乘客數據庫。

基于以上信息同步的同時，為提升站級乘客數據庫的檢索速度以及資源利用率，車站級乘客數據庫采用動態的縮庫策略。針對數據量較大的實名乘客信息，在地鐵營運結束時候，根據過去一段周期乘客出行的記錄，進行站內人員動態刪減。

三、分級分類安檢技術及應用

1.乘客信息采集及分析

（1）乘客人臉生物特征采集及識別。乘客人臉生物特征采集是指對乘客通過智慧安檢門時的人臉（包括人臉生物特征、置信度等）信息進行采集，采集的人臉生物特征信息實時上傳至車站計算機系統進行數據存儲及識別，再由車站計算機系統向線網安檢信息管理系統實時同步。

安檢系統也具備支持重點人員前置識別功能。由于安檢點的重點人員識別告警具有局限性，在安檢點識別重點人員產生并產生告警，安檢員及公安收到告警消息并處理，安檢員及公安需要在極短時間內進行處理完成，否則重點人員通過安檢點完成安檢進站。針對此類情況，安檢系統可通過調取CCTV 出入口通道攝像頭對重點人員進行前置識別，在重點人員未到達安檢點前，安保人員收到告警通知可提前做好預警措施。

采集及后臺識別處理的結果對現場安檢點進行實時反饋，如是否屬于公安重點人員數據庫，防疫二維碼是否為健康狀態等。

（2）重點人員軌跡數據采集及分析。安檢系統與自動售檢票系統、門禁系統、CCTV 系統等第三方系統形成對接，獲取到相關系統傳輸過來的數據，如：乘客實名票卡數據、乘客出行數據，安檢系統利用這些數據結合重點人員的生物特征，檢索的時間，空間范圍，進行歷史視頻流分析，對分析的重點人員進行標識串聯，獲得重點人員的時空軌跡。

采集及后臺分析處理的結果對現場安檢點進行實時反饋，輔助安檢人員信息偵察。

2.乘客分級技術及應用

車站級安檢系統乘客數據庫結合公安及其它外部信息，建立乘客數據模型，通過數據挖掘和大數據分析算法，判斷乘客潛在風險屬性，對乘客進行征信評估，并對乘客征信評估從高至低進行排列，根據相關政策或輸入參數，對乘客進行分級，包括但不限于上班類、常旅類、臨時類、危險類等并根據等級采取不同程度的安檢措施。具體如3 圖所示。

圖3 乘客分級安檢作業圖

一類風險乘客是通過地鐵實名認證或日常通勤的常乘客，具有一定的出行規律，表現為乘客在某固定車站具有規律性的出行記錄，如上班族，常乘客。經認定的低風險乘客在通過安檢門時候在安檢門隱蔽處提示為顏色A，安檢員對授信的一類風險乘客可降低安檢標準。

二類和三類風險乘客為公共重點人員、政府防疫人員、地鐵黑名單人員以及其他低授信乘客，在乘客不良記錄未注銷前，可認定為此類乘客較比與普通乘客更具有危險性。當認定為高風險乘客進入安檢時候，安檢門隱蔽處將采用顏色B 信號進行提醒，安檢員收到信號提醒后，需對重點乘客進行更嚴格地進站安檢。

四類風險乘客是未實名乘客或者已實名但無乘車規律乘客，由于對這類乘客出行沒有規律，風險規律不易評估，但不具有較高危險性，所以安檢采用普通標準。普通風險乘客在經過安檢門，在隱蔽處提示信號為顏色C，安檢員收到提示可執行普通標準安檢。

線網安檢管理系統應不斷對乘客的安全風險進行測算評估，當安全風險發生變化時，及時通知車站安檢系統。

2021 年9 月至今，在廣州地鐵18 號線安檢系統示范站（橫瀝站）進行了此項技術的初步研發試點，效果顯著，后續將按照相關政策要求，繼續按此方案進行功能完善并推廣至廣州地鐵全線網應用。

3.乘客分類技術及應用

（1）乘客分類安檢技術

安檢系統匯集多系統的乘客信息數據，且根據乘客分類算法，對不同類型乘客信息進行分類，最后為車站的乘客識別提供判別依據。分類安檢業務流程分為數據采集階段、數據處理階段、數據應用階段，具體業務流程示意圖如圖4 所示。

圖4 分類安檢業務流程

①數據采集階段：此階段存在場景區別，在地鐵場景，系統從安檢門的采集裝置收集乘客特征信息；從檢票機采集乘客票務信息；從邊門設備采集乘客使用信息；從公安系統采集重點人員信息；從防疫系統采集涉疫風險人員信息。

②數據處理階段：此階段是通過乘客分類算法，把采集與匯聚的人員信息進行分類分級，處理的參數依據包括人員的乘客進站行為、安檢行為、購票行為等信息，依據這些信息對人員信息進行綜合分析與標簽化。

③數據應用階段：處理好的乘客信息會存儲在線網層，此階段是把相關乘客信息下發車站或者為其他系統賦能。

2021 年9 月至今，在廣州地鐵18 號線安檢系統示范站（橫瀝站）進行了此項技術的初步研發試點，后續按相關政策要求，擬將此方案進行功能完善并推廣至廣州地鐵全線網應用。

（2）乘客分類快速通行功能

在法律法規及規章制度允許的范圍內，安檢系統可以通過乘客分類算法，將一定比例的良好地鐵出行征信的上班族、常乘客在高峰時段提供的一種實名驗證、快速安檢通行的服務，從面提升地鐵在線網大客流條件下的客運能力。

系統也可以預留免安檢乘客分類，免安檢乘客是基于低風險乘客按授信等級進行評估，對建設的乘客畫像信息庫關聯乘客特征以及地鐵征信數據，對于授信程度高乘客認證給予面安檢服務。不同于普通安檢模式，免安檢乘客采用快速授信安檢模式，可快速安檢和攜帶小包過檢。

四、結語

城市軌道交通乘客群體復雜，對于傳統的安檢作業方式存在很多安檢盲點。一方面是人員組成的復雜性，傳統安檢業務很難做到對于重點人員和異常人員的精準識別和監控；另一面是傳統安檢作業過于依賴安檢員的業務能力，如在大客流的狀態下，安檢員很難在維持安檢秩序的同時兼顧更多安檢業務。

針對安檢現狀，本文提出基于乘客數據庫的城市軌道交通安檢技術應用，依托乘客數據庫對乘客屬性進行實時動態分級分類，將有限的安檢資源精準的用于占比較少的重點人員檢查，輔助安檢員更好完成安檢業務，降低安檢員工作強度，同時加強站點人員檢測監控，更好地配合公安等職能部門維系站點治安，推進城市軌道交通的信息化建設進程。