试论机场旅客随身行李智能安检系统

近年来,随着国家综合实力的提升,人们的生活也有了很大提高,每年国内游、出国游的人数逐渐增多。这一现象也给机场安全带来巨大压力。为了最大程度的避免出现危险品带上飞机的问题,就需要对传统的随身行李智能安检系统进行优化改善。使目前存在的处理能力有限和处理流程不健全的问题得到有效改善。针对上述存在的问题,本文就机场旅客的随身行李智能安检系统进行了多角度的研究,并结合自身的实践经验,提出了自己的一些建议,希望对我国机场安检系统的优化有一定的帮助,同时旅客也能够得到优质、高效的服务。

机场旅客随身行李智能安检系统

针对机场旅客随身行李传统安检系统(简称:传统安检系统)安检人员劳动强度大、行李混杂等问题,结合四型机场以“平安、绿色、智慧、人文” 为核心的建设要求,采用智能人脸识别、自动物流技术和RFID技术等,提出机场旅客随身行李智能安检系统(简称:智能安检系统),极大地提升了各岗位的运行协调性、安全检查的综合效率、系统的安全裕度和应急处置能力,可疑行李开包检查率达到100%。

机场旅客智能安检系统的仿真和优化

在民航领域,旅客智能安检系统在信息化、智能化的背景下逐渐普及,提高了旅客通过率,增强了旅客满意度,但旅客安检系统现阶段也需要进一步优化,以满足旅客快速检验的需求。文章参考某机场智能旅客安检通道实际布局及设备相关数据,使用物流仿真软件建立安检环节等比仿真模型,并根据现场旅客过安检时的队列位置、路线、行李整理时间等参数,对旅客过安检的流程进行仿真。由仿真结果得出,瓶颈环节在于手检环节时间过长、行李整理模块及分拣等待模块长度过短。文章在问题的基础上提出优化方案,即增加手检位数量、增加分拣等待模块数量和行李整理模块的长度。结果证明该智能安检系统显著提高了旅客过检效率。

安检智能集中判图系统在南宁城市轨道交通全自动运行线路中的应用

通过分析安检智能集中判图系统的构成和功能,提出安检智能集中判图的设置方案。以城市轨道交通FAO(全自动运行)线路、车站、集中站为单位建立独立的集中判图中心,同时利用基于深度学习的智能算法对安检图像进行辅助判别,通过智能判图与集中判图相结合的方式,实现真正意义上的智慧化检物。各条线路可根据具体客流、里程、车站数量选择合适的安检智能集中判图方案。以南宁轨道交通5号线一期工程为例,对其进行经济效益分析,发现通过安检智能集中判图系统可以有效减少人力成本,实现城市轨道交通安检判图工作的减员增效。

基于深度学习的智能安检新模式的应用研究

车站安检工作是轨道交通运营管理的重点和难点,目前乘客携带的违禁品检出主要靠人工识图,检出率受到很大制约。随着人工智能、深度学习等新兴技术的发展,城市轨道交通正积极推广应用安检新技术和新产品,提升安检质量和效率。本文根据杭州地铁2号线智能安检新模式的应用及推广经验,介绍了智能安检系统的原理、构成及功能,并对智能安检新模式在杭州地铁2号线的应用进行了经济效益分析。

民航安检效率研究综述及展望

民航发展的需要和旅客出行的美好需求对民航安检提出了更高的要求。本文以民航安检效率为研究对象,从安检通道伞形布局、建模仿真和新技术新设备三方面开展研究,阐述了提升安检效率的方法和研究现状。重点研究了CT安检机、分类安检和智能旅客安检系统,指出发展新技术新设备是提升民航安检效率的有效途径。创新性安检装备驱动的"又好又快"安检是未来民航安检的发展趋势。