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艾崴科技智慧物流安檢智能識別系統平臺
2022-04-12 13:29:56 來源：
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[摘要]2021年12月8日，國家郵政局快遞大數據平臺實時監測數據顯示，2021年我國快遞業務量已達1000億件，這也是我國快遞年業務量首次突破千億件大關。
發展和創新是分不開的，經過近些年快
2021年12月8日，國家郵政局快遞大數據平臺實時監測數據顯示，2021年我國快遞業務量已達1000億件，這也是我國快遞年業務量首次突破千億件大關。
發展和創新是分不開的，經過近些年快遞物流的高速發展，物流安檢設施也面臨著升級和改變。如今，在人工智能的加持下，安檢行業也在經歷著一次巨大的變革，迎接新一輪的發展契機。
人工智能+安檢，催生出來的安檢行業新生力量——“智能安檢”。是利用現有的安檢設備研發的基礎和經驗，與人工智能有機結合，一方面能夠為其日后功能更全面、更智能化、更高信息化水平的智能安檢系統和平臺構建重要的基礎，為其它安檢設備的聯網接入、其它智慧功能的應用做好鋪墊；另一方面也能夠有效解決安檢存在的安檢信息孤島問題，實現安檢業務的智能化、信息化、統一化管理新模式，使之成為整個社會安全防護的有效手段。
行業項目現狀
目前物流安檢主要都是安檢工作人員通過傳統 X 光安檢機對危險物品進行識別和查驗，人工識別、人工登記統計各站點的安檢數據；各通道安檢機獨立運行，不能有效組網，安檢效率低下，數據無法上傳；現場完全依賴于人工判圖，安檢值機員的個人因素對安檢質量的影響較大，稍微不注意就有可能導致違禁物的漏檢、誤檢，導致安檢工作存在諸多隱患。存在如下一系列問題：
1.安檢工作強度大
近年來，隨著物流的逐年增加，一線安檢人員須時刻面對長時間、高強度的工作壓力，由于安檢需要保持高度注意力，容易視覺疲勞導致精神不集中，可能引起漏檢。
2.人工判圖干擾多
現場物品包裹機檢的物品多、雜，不論是物品還是包裹內物品的擺放位置，都會影響人工判圖結果。
一些藏匿手法更是隱蔽，肉眼難以識別，人工判圖存在一定難以突破的瓶頸。
3.安檢信息孤島需突破
大量安檢數據本地存儲，物流各安檢點的安檢機無法數據聯網，現有的數據記錄基本都是依靠人工統計，所有安檢信息未進行統一歸檔和分析，數據資源無法有效利用。
項目建設系統架構
（一）系統架構設計
智慧安檢識別系統的拓撲結構如下:
如上圖所示，整體智慧安檢識別系統規劃為各安檢通道 X 光機智能識別節點和智能安檢綜合管理中心兩級：前端建設各 X 光安檢圖像智能識別模塊，同時后端建設智能安檢云平臺作為綜合的管理平臺。
在物流安檢系統建設中，使用軟硬件一體的 X 光安檢圖像智能識別設備，實現 X 光安檢機的智能化輔助判圖，將輔助識別結果同步顯示在安檢人員的判圖顯示器上。智能識別設備通過交換機連接到機房，借用原有通信網絡打通機房與智能安檢云平臺網絡，將識別結果實時上報至云平臺。云平臺可對數據進行統計分析。軟硬件一體的智慧安檢識別設備部署方便快捷，設備通過直接接入 X 光安檢機的視頻接口，即可進行實時識別，并將帶有識別結果的 X 光安檢機判圖畫面顯示在顯示器上。
（二）傳輸網絡設計
結合項目實際需求，信息傳輸專網網絡帶寬設計應能滿足前端設備接入以及接入大數據管理中心的帶寬要求，并留有余量。
智慧安檢識別系統的傳輸網絡架構如下：
X 光安檢機輸入的原始圖像，經過預處理，送入智檢終端；智檢終端通過 GPU 計算后，輸出目標位置和違禁品類別，疊加在原始圖像上進行顯示輸出。同時，識別出的目標信息通過專用網絡上傳至“大數據管理中心”。
（三）智慧安檢識別系統主要功能
通過將智能圖像識別等人工智能技術與物流安檢場景相結合，在現有安檢系統中添加一臺智能識別主機設備即可支持輔助安檢人員對違禁品識別及檢查工作，實現在安檢過程中收集并統計安檢人員勤務信息、安檢流量數據、檢出違禁品數據等安檢信息，為后續的開發迭代升級系統做全面的數據支撐。同時將非結構化的圖像信息數據轉換為結構化的數據存儲，為安檢大數據建設打造基礎。
發展和創新是分不開的，經過近些年快遞物流的高速發展，物流安檢設施也面臨著升級和改變。如今，在人工智能的加持下，安檢行業也在經歷著一次巨大的變革，迎接新一輪的發展契機。
人工智能+安檢，催生出來的安檢行業新生力量——“智能安檢”。是利用現有的安檢設備研發的基礎和經驗，與人工智能有機結合，一方面能夠為其日后功能更全面、更智能化、更高信息化水平的智能安檢系統和平臺構建重要的基礎，為其它安檢設備的聯網接入、其它智慧功能的應用做好鋪墊；另一方面也能夠有效解決安檢存在的安檢信息孤島問題，實現安檢業務的智能化、信息化、統一化管理新模式，使之成為整個社會安全防護的有效手段。
行業項目現狀
目前物流安檢主要都是安檢工作人員通過傳統 X 光安檢機對危險物品進行識別和查驗，人工識別、人工登記統計各站點的安檢數據；各通道安檢機獨立運行，不能有效組網，安檢效率低下，數據無法上傳；現場完全依賴于人工判圖，安檢值機員的個人因素對安檢質量的影響較大，稍微不注意就有可能導致違禁物的漏檢、誤檢，導致安檢工作存在諸多隱患。存在如下一系列問題：
1.安檢工作強度大
近年來，隨著物流的逐年增加，一線安檢人員須時刻面對長時間、高強度的工作壓力，由于安檢需要保持高度注意力，容易視覺疲勞導致精神不集中，可能引起漏檢。
2.人工判圖干擾多
現場物品包裹機檢的物品多、雜，不論是物品還是包裹內物品的擺放位置，都會影響人工判圖結果。
一些藏匿手法更是隱蔽，肉眼難以識別，人工判圖存在一定難以突破的瓶頸。
3.安檢信息孤島需突破
大量安檢數據本地存儲，物流各安檢點的安檢機無法數據聯網，現有的數據記錄基本都是依靠人工統計，所有安檢信息未進行統一歸檔和分析，數據資源無法有效利用。
項目建設系統架構
（一）系統架構設計
智慧安檢識別系統的拓撲結構如下:
如上圖所示，整體智慧安檢識別系統規劃為各安檢通道 X 光機智能識別節點和智能安檢綜合管理中心兩級：前端建設各 X 光安檢圖像智能識別模塊，同時后端建設智能安檢云平臺作為綜合的管理平臺。
在物流安檢系統建設中，使用軟硬件一體的 X 光安檢圖像智能識別設備，實現 X 光安檢機的智能化輔助判圖，將輔助識別結果同步顯示在安檢人員的判圖顯示器上。智能識別設備通過交換機連接到機房，借用原有通信網絡打通機房與智能安檢云平臺網絡，將識別結果實時上報至云平臺。云平臺可對數據進行統計分析。軟硬件一體的智慧安檢識別設備部署方便快捷，設備通過直接接入 X 光安檢機的視頻接口，即可進行實時識別，并將帶有識別結果的 X 光安檢機判圖畫面顯示在顯示器上。
（二）傳輸網絡設計
結合項目實際需求，信息傳輸專網網絡帶寬設計應能滿足前端設備接入以及接入大數據管理中心的帶寬要求，并留有余量。
智慧安檢識別系統的傳輸網絡架構如下：
X 光安檢機輸入的原始圖像，經過預處理，送入智檢終端；智檢終端通過 GPU 計算后，輸出目標位置和違禁品類別，疊加在原始圖像上進行顯示輸出。同時，識別出的目標信息通過專用網絡上傳至“大數據管理中心”。
（三）智慧安檢識別系統主要功能
通過將智能圖像識別等人工智能技術與物流安檢場景相結合，在現有安檢系統中添加一臺智能識別主機設備即可支持輔助安檢人員對違禁品識別及檢查工作，實現在安檢過程中收集并統計安檢人員勤務信息、安檢流量數據、檢出違禁品數據等安檢信息，為后續的開發迭代升級系統做全面的數據支撐。同時將非結構化的圖像信息數據轉換為結構化的數據存儲，為安檢大數據建設打造基礎。
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