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以“X光+大数据+AI”为核心打造安检系统,让安检更智慧

返回列表发布日期 2021-03-30 07:03:15 浏览: 987  作者:admin

安检系统的人力浪费可以用AI解决。
以X光为核心技术的安检机在地铁、机场、火车站、大型活动会场、物流等场景早已普及,但在安全的背后,现有的安检系统存在人力成本高、效率低、功能单一等痛点,而结合互联网、人工智能成为了未来安检的一条出路。
“传统的安检机,都是独立的(单机的),导致每台机器收集到的信息都是孤立的,而这些信息其实很有价值。”为了让安检信息发挥更大价值并节约成本,华全科技提出解决方案将“X光+大数据+AI”整合到安检系统中。
目前安检普遍使用的X光技术受制于深浅组织的影像,成片图像会相互重叠和隐藏。通过图像算法进行再成片,能够提升图像对比度、增强细节并锐化图像边缘。


此安检系统中加入了机器学习算法,经过大量图像数据识别后,建立人工智能识别模型。“让机器学会分辨物品种类是第一步,当数据累积到一定程度后,便可实现对违禁品的识别。”可以识别毒品、爆炸物等违禁危险品。
解决了成像和机器识别的问题,还要把数据上传到“云”,数据共享可以方便我们收集到更多素材,以此来完善我们的机器学习模型,同时,在一些特定场景,用户也可以通过分析数据得出所需结论。例如,在物流中心使用这套安检系统时,包裹进行安检并排除违禁品后,可以在后台进行初步分类(基于人工智能)。在这个过程中,不仅节省了排查阶段的人工成本,还可以对包裹物品的种类、材质、质量等数据进行统计,方便物流机构依照数据进行运营计划的调整。
安检工作人员平均每天在岗12小时以上,虽然采用轮班制度,但“作息混乱使很多人处于亚健康状态,工作也没有积极性”。由于安检时要求人员保持专注,而工作时间过长就会导致注意力分散,所以在高峰时段很多安检口实行半小时轮换制度,这样就浪费了很多人力成本。如果安检机能够拥有分辨危险品的能力,那么这些成本就可以节省下来了。”
当前阶段的工作以完善硬件产品、调试机器学习模型

 
 

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