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以“X光+大數據+AI”為核心打造安檢系統,讓安檢更智慧

返回列表發布日期 2021-03-30 07:03:15 瀏覽: 502??作者:admin

安檢系統的人力浪費可以用AI解決。
以X光為核心技術的安檢機在地鐵、機場、火車站、大型活動會場、物流等場景早已普及,但在安全的背后,現有的安檢系統存在人力成本高、效率低、功能單一等痛點,而結合互聯網、人工智能成為了未來安檢的一條出路。
“傳統的安檢機,都是獨立的(單機的),導致每臺機器收集到的信息都是孤立的,而這些信息其實很有價值。”為了讓安檢信息發揮更大價值并節約成本,華全科技提出解決方案將“X光+大數據+AI”整合到安檢系統中。
目前安檢普遍使用的X光技術受制于深淺組織的影像,成片圖像會相互重疊和隱藏。通過圖像算法進行再成片,能夠提升圖像對比度、增強細節并銳化圖像邊緣。


此安檢系統中加入了機器學習算法,經過大量圖像數據識別后,建立人工智能識別模型。“讓機器學會分辨物品種類是第一步,當數據累積到一定程度后,便可實現對違禁品的識別。”可以識別毒品、爆炸物等違禁危險品。
解決了成像和機器識別的問題,還要把數據上傳到“云”,數據共享可以方便我們收集到更多素材,以此來完善我們的機器學習模型,同時,在一些特定場景,用戶也可以通過分析數據得出所需結論。例如,在物流中心使用這套安檢系統時,包裹進行安檢并排除違禁品后,可以在后臺進行初步分類(基于人工智能)。在這個過程中,不僅節省了排查階段的人工成本,還可以對包裹物品的種類、材質、質量等數據進行統計,方便物流機構依照數據進行運營計劃的調整。
安檢工作人員平均每天在崗12小時以上,雖然采用輪班制度,但“作息混亂使很多人處于亞健康狀態,工作也沒有積極性”。由于安檢時要求人員保持專注,而工作時間過長就會導致注意力分散,所以在高峰時段很多安檢口實行半小時輪換制度,這樣就浪費了很多人力成本。如果安檢機能夠擁有分辨危險品的能力,那么這些成本就可以節省下來了。”
當前階段的工作以完善硬件產品、調試機器學習模型

 
 

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