机场旅客人身检查双设备系统的安检成本研究

为了节约机场旅客人身安检成本,研究基于通过式金属门和毫米波人体成像设备的双设备系统,在确保系统安全性的前提下,对安检成本进行优化。人身安检设备在检查旅客时会产生错误报警和错误放行两类错误,通过正态分布模拟安检设备的响应,利用设备报警阈值控制两类错误发生的概率。所有旅客经过一阶段通过式金属门检查后,然后根据通过式金属门的报警情况确定是否进行二阶段毫米波人体成像设备检查,组合双设备的报警情况确定系统报警和系统放行。在两类错误可接受范围内分析两种安检规则的安全性,确定严格和普通安检通道最佳的安检规则。针对两种安检规则,以系统两类错误为限制条件,分别建立安检成本的非线性规划模型,最后利用蒙特卡罗模拟法求解。结果表明:安检规则1适合普通安检通道,安检规则2适合严格安检通道;两种规则的最低安检成本相近,安检规则1的人均安检成本低于安检规则2。

基于多队列的机场旅客安检流程仿真研究

为改善机场旅客安检现状,在不改变安检物理格局的前提下,结合排队论提出6种安检验证服务台的排队方式。根据某机场的安检布局及空间尺寸,在以社会力模型为基础的AnyLogic软件中,构建机场旅客安检流程模型。按照低、中、高峰时段的旅客到达率402、623、802人/h对6种排队方式进行仿真,得到安检总时间、平均单队列人数、旅客平均等待时间和安检平均服务时间4个性能指标用来衡量安检效率,发现1对1型且验证服务台远离安检通道的排队方式表现效果更好。再对比验证服务台远离安检通道1~20 m,每隔1 m放置时的性能指标,结果表明:1对1型且验证服务台远离安检通道20 m,队列为S形的排队方式更适用于目前机场旅客安检的需求。

城市轨道交通安检配置优化策略研究

通过计算车站进站通行能力,提出差异化安检模式,并从临时安检和检票闸机配置提供优化方案,系统形成安检配置优化策略。结果表明:车站现有安检模式很难满足高峰时段乘客进站需求,基于差异化安检模式的优化策略能够显著提升安检通过能力,并且安检排队长度有明显改善。

安检模式对铁路客站换乘地铁效率的影响

随着新技术涌现和运用,铁路车站客流集散过程中的安检模式对于车站区域步行换乘效率的影响及其空间设计策略,正受到越来越多的关注。运用“MassMotion”软件对出站人流进行模拟,比较了采用“人脸识别无感出站”和“轨道交通安检互认”技术前后,对于不同空间节点人流出站情况的非均质影响及交互效应,并基于上述结果建立了出站空间人员压力速查表,为铁路车站前期设计评估提供参考。

元素成像技术在安检领域的研究进展

元素成像作为一种快速、直观的无损检测技术,在核工业、航空航天、新能源、地质、考古、先进制造等多个领域得到广泛应用。其中X射线凭借较强穿透物体的能力,在安检领域已得到广泛应用。太赫兹和毫米波凭借对人体无接触、几乎无损害的特点,在安检领域崭露头角。对这三种元素成像技术的原理、成像过程、安检图像数据集和近几年的图像增强和智能处理技术进行了总结和归纳。未来,随着应用的深入发掘和技术的不断进步,元素成像和人工智能的结合必将进一步深入,不断提高分析的质量和速度,从而以高水平安全保障社会经济的高质量发展。

基于GMM聚类的AM-BiLSTM机场安检旅客流量预测

针对现有安检旅客流量预测研究大多为正常情况下的预测,未考虑异常突发情况下安检旅客流量的变化趋势,提出一种基于高斯混合模型(GMM)聚类的融合注意力机制的多变量双向长短期记忆(AM-BiLSTM)机场安检旅客流量预测模型。首先,利用GMM聚类算法对原始数据集使用日期特征和延误特征分别进行聚类分析,根据聚类所得的不同日安检旅客流量场景构建不同的AM-BiLSTM旅客流量预测模型。实验结果表明:与现有多种预测方法相比,该方法在不同场景下均能准确预测各时段的安检旅客流量。

民航安检员警觉性的多维构成研究

安检是航空安全的第一道防线,是民航空防安全的重要组成部分,安检员警觉性对航空安保的快速反应和空防体系构建至关重要。借鉴前人研究成果,剖析安检警觉性的多维构成,通过预调查的信效度分析、修正量表,并通过正式调查,得到由技能警觉、行为警觉、态度警觉构成的民航安检员警觉性测度体系,最终提出了安检员警觉性的提升对策。

一种基于多维检测分析的新型液体安检装置的研究与设计

文章介绍了一种基于多维检测分析的新型液体安检装置的研究与设计。该装置由红外光谱检测元件、加温模块、测温模块、金属检测模块、信号处理器、控制器和显示器等组成。该装置的液体安检准确性、快速性和可靠性较高,能解决传统的液体安检设备存在的准确性不高、易受环境干扰、检测速度慢等问题,同时与现有液体安检装置相比,能够检测更多的液体种类。

机场安检排队系统资源优化配置

机场安检作为航班离港的重要环节,降低安检区运营成本和减少旅客等待时间是非常必要的。针对安检排队系统中的瓶颈问题,提出优化布局的思想,并利用安检排队系统中现有的资源,根据资源优化思想,以深圳宝安国际机场为例,建立安检排队系统双目标优化模型。通过NSGA-Ⅱ算法,获得资源配置方案的Pareto最优解集,然后使用逼近理想解排序法(technique for order preferency by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对Pareto最优解集进行排序,得出综合效益最优的配置方案:Ⅰ级系统开放通道数为17个,Ⅱ级系统开放通道数为35个。结果表明,该研究方法消除了运营成本和等待时间量纲间的差异,为存在博弈的优化目标提供了解决思路。

基于增量学习的安检X光图像违禁品检测

针对开放域的安检X光图像违禁品检测难题,在YOLOv8系列模型基础上,从模型结构、训练策略和损失函数三个角度创新性地融入增量学习算法。通过设计一种新颖的蒸馏损失函数,促使新模型从旧模型中保留旧类别信息的同时,学习新类别知识,抵抗灾难性遗忘。通过在PIDray和CLCXray两个公开的安检X光图像数据集上进行实验,其结果表明:增量训练后的YOLOv8系列模型在新类别数据上的平均识别精度均超过了70%,而在旧类别数据上的平均识别精度仅降低约10%,并且具有更高的训练效率。

安检图像小目标违禁品特征提取模块构建与应用

针对物流包裹安检图像中小目标违禁品易漏检问题,通过在感受野模块的多分支并行网络上引入卷积注意力模块,构建一种适用于小目标违禁品检测的特征提取模块。在此基础上,将构建的特征提取模块融入YOLOv5模型的主干部分,使得模型在违禁品检测的过程中聚焦于图像的重要特征。为了充分发挥所构建模块对于小目标物体的特征提取能力,采用空间深度转换模块替代原模型中的下采样模块,使得YOLOv5模型在特征提取的过程中能够尽可能地保留小目标物体的特征信息,提高对小目标违禁品的检测效果。

省界公安检查站工作探索——以邯郸市省界公安检查站为例

公安检查站是社会治安防控体系建设的重要组成部分,其作为治安防控圈的重要载体,在维护社会治安稳定和重大活动安保中发挥了重要作用。但是,公安机关启动公安检查站进行安全检查,易造成道路拥堵,给群众出行带来困扰,从而影响和谐警民关系。尤其在省界,此类问题更为突出,引发安全与畅通不协调的矛盾。本文以河北省邯郸市公安检查站为例,通过分析省界公安检查站特殊地理位置及查控难点,探讨省界公安检查站如何开展查控工作,更好地发挥省界公安检查站过滤风险隐患、守护核心区安全的作用,以期提升新质公安战斗力。

大型活动人身车辆安检工作探究——以杭州亚运会为例

杭州亚运会是党的二十大胜利召开之后我国举办的规模最大,水平最高的国际综合性体育赛事,其顺利圆满的举办有着深远意义和影响深远,而人身车辆安检工作则是确保其顺利开展的重要一环。以杭州亚运会人身车辆安检组工作情况为研究切入点,通过文献资料法、案例分析法、访问调查法、数理分析法等方法,结合武汉市公安局特警支队安检排爆大队民警在杭州奥体中心大莲花、小莲花等会场进行的安检工作,总结杭州亚运会人身车辆安检组在安检工作中存在的各部门联动协调缺乏统一指挥、参战力量素质水平参差不齐、勤务安排不尽合理等问题,针对性提出相应的思考和对策,推进我国大型赛事安检建设的历程。

大型安检设备工业设计的造型难点及设计思路探究

工业设计在消费级产品中的应用蓬勃发展,但针对大型安检设备的工业设计造型研究仍然缺乏。为推进大型安检设备的工业设计造型发展,通过分析大型安检设备的工业设计造型价值,总结了大型安检设备在设计过程中的难点和痛点,探讨了大型安检设备工业设计造型的设计思路,希望为从业人员解决类似的设计难题提供参考。

面向安检X光图像的违禁物品语义分割与识别研究

针对安检X光图像中违禁物品大小不一、物品摆放随意且存在重叠遮挡的技术难题,提出了一种改进的HRNet多尺度特征融合网络模型,实现图像中违禁物品的自动分割与识别。在编码阶段,利用HRNet网络中的多分辨率并行网络架构,提取多尺度特征,解决安检X光图像违禁物品尺度多样化的问题。在解码阶段,提出一种多层级特征聚合模块,采用数据相关上采样方法减少信息丢失,并聚合编码阶段提取的特征,以对物品进行更完整表征。在网络整体架构中,嵌入基于注意力机制的去遮挡模块加强模型的边缘感知能力,缓解安检X光图像中物品重叠遮挡严重的问题,提高模型的分割识别精度。通过在PIDray安检图像公开数据集进行实验,结果表明,在Easy、Hard、Hidden 3个验证子集上分别取得了73.15%、69.47%、58.33%的平均交并比,相比原始HRNet模型,分别提升了0.49%、1.17%、5.69%,总体平均交并比提升约2.45%。

安检CT图像目标物识别方法研究进展

基于先进的安检CT扫描设备,研究三维CT图像中的目标物识别方法,对于提升安检质量的可靠性和稳定性具有十分重要的意义。本文系统评述安检CT图像目标物识别的最新研究进展和发展趋势,不仅对近年来本领域的代表性学术研究成果进行总结回顾,还首次将工业界的相关专利也纳入分析范围;在文献归类环节,除沿用常见的技术路线和任务类型两种归类法,还根据计算空间维度的差异提出一种新的归类法,并对检索到的代表性文献进行多标签归类;通过总结分析本领域研究成果,发现3个重要特点,分析其主要成因,最后对本领域的研究方向提出几点建议。

铁路至城市轨道单向免安检条件下换乘效率提升评价

安检互认能够兼顾保障站厅运行安全与提升疏散通行效率的优点,为有效提升铁路与城市轨道交通二者之间的换乘效率,定量研究了铁路至城市轨道单向免安检实践中的换乘效率提升情况。以广州南站为例,首先,根据高铁单向安检客流要求,重新优化站内功能区布局并梳理构建客流进出流线;其次,通过Anylogic微观动态仿真软件标定好模型参数,输入实际调查客流数据,基于社会力模型对乘客真实的高铁至城市轨道交通换乘行为构建行人仿真模型模拟研究;最后,通过确定评语集、建立因素集,选取时间效率、速度效率、拥挤程度三方面指标构建模糊综合评价方法,对实施单向免安检前后的交通组织方案换乘效率进行定量评价。实验结果表明,在实施单向免安检后,铁路至城市轨道换乘平均时间下降约16s,安检平均排队人数减少28人,铁路站厅内平均人数下降110人。方案评价得分由2.16上升至2.93,增加0.77,实施单向免安检后效率评价由“一般”上升至“较高”。

基于SBM的大型高铁枢纽站安检互认方案评价

安检互认能够提高不同交通方式间的换乘效率及服务水平,尤其对于大型枢纽高铁站,实行合理的安检互认方案更有助于提升交通出行一体化程度。为分析、量化大型高铁枢纽站与航空、地铁间换乘效率的影响因素,从资源投入与效益产出的角度,剖析换乘中的显性与隐性成本投入,选取了涵盖经济、人力、管理3方面的输入指标,并将实行安检互认对车站及乘客的优劣之处投射到具体指标中,得到包含期望与非期望产出的输出指标,从而构建了安检互认方案效率的评价体系。为使不同安检互认方案构成完整的系统,对其基础流程进行了划定,得到了4种基础安检互认换乘流线。鉴于该问题的特点及多投入、多产出指标体系,建立了基于松弛变量测度(slacks-based measure,SBM)评价模型。最后以兰州西站与中川机场、兰州轨道交通的换乘为例进行安检互认方案假设,应用指标体系及模型评价分析。结果表明:中川机场—兰州西站单向免检、兰州西站与轨道交通间的单、双向免检,均为投入-产出有效方案,最终通过对比分析3种有效方案的投入-产出水平,分别从成本控制最低、非期望产出最小及车站经济收益最大角度给出决策建议与参考。

反射式THz-TDS用于轨道交通典型液体安检的实验

太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术用于轨道交通易燃易爆危险液体的安全检测,需要兼顾速度和准确率。一般在大流量人群中,因为检测速度限制,不适合直接采用实验室常用的测试指纹谱之后再与样品数据库的吸收峰位置比对的方法来精确确定样品成分信息。针对轨道交通中典型液体样品,在常温常压和正常大气湿度(25℃、60%空气湿度)条件下,测试反射式THzTDS的脉冲回波数据。建立非易燃易爆危险品、易燃易爆类、强酸类等分类数据库,结合样品光谱数据库特征,归纳了4种典型的时域脉冲谱线,即含有显著次级反射峰、微小次级反射峰、无反射峰和向下反转的次反射峰。依据太赫兹时域谱线次级反射峰的特征,结合分类识别决策模型,快速实现了综合分类判别,准确率达80%以上。

基于数值模拟的安检大厅人员火灾疏散仿真

为了解火灾发生时某安检大厅人员疏散情况,建立了火灾模型及人员疏散模型,通过模拟分析了火灾产物及空间熟悉度对人员疏散产生的影响。火灾模拟结果表明,对于安检大厅这类建筑,能见度是影响人员疏散的主要因素,建议加强厅内的排烟设备等消防设施。人员疏散结果表明,空间熟悉度影响人员对于出口的选择,使得初次到达该安检大厅旅客无法通过距离最近出入口进行疏散,疏散时间增加;且厅内的建筑布局也阻碍了人员疏散进程。因此,结合火灾中烟气蔓延过程和人员疏散结果,对厅内的建筑布局及人员疏散方式进行优化,疏散优化后疏散时间缩短了10%。模拟结果可为安检大厅的消防措施、建筑设计以及应急管理提供参考和借鉴。