安检|智能安检迎突破，海深科技率先推出易燃物识别技术方案
近日 ， 由中国工业合作协会、清华大学互联网产业研究院等单位共同发起的“2020新基建优秀项目集征集”成果发布 ， 海深科技(000021,股吧)智能安检解决方案荣获“优秀解决方案”称号 。 该解决方案核心技术为基于深度学习模型的AI图像识别算法 ， 可快速甄别乘客行李包裹内的违禁物品 ， 提升乘客通行速率 ， 优化车站运营管理 。 
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本次获奖无疑是业内专家学者对于海深科技技术方案的高度认可 ， 就此 ， 海深科技CEO戴剑彬博士表示 ， 以“更加高效、更加智慧”的智能安检系统取代传统人工安检 ， 是创新技术驱动经济发展大环境下的必然趋势 ， 海深科技将在这一垂直领域不断突破技术壁垒 ， 为合作伙伴持续提供值得信赖的AI赋能服务 。
X光安检机易燃物识别技术首次落地 ， 智能安检全新升级
海深科技自2018年起着力于智能安检产品的技术研发 。 经过两年的探索和数据积累 ， 在行业内首次推出了X光安检机的液体种类识别 ， 通过图像识别以及多模型融合的深度学习算法对被检测物的原子序数进行修正 ， 可快速检测易燃液体、爆炸物等危险品 。 易燃物易爆物检测一般是通过CT机或者专属设备来完成 ， 具有成本高 ， 检测流程复杂效率低等的问题 ， 无法在轨道交通等领域实现规模化应用 。 海深科技的智能安检技术突破了传统X光安检机的局限 ， 为行业带来了低成本高效率的一体机方案 ， 从而在2020新基建项目中脱颖而出 ， 在智能安检领域迈出了重要的一步 。 
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易燃易爆物检测的核心技术为目标检测及目标分层技术 。 一般来说 ， X光安检设备可生成能谱灰度图以及等价原子序数、平均密度等信息 ， 用来判断被检测物的组成元素 。 但由于行李包裹内大量不同材质的物体互相重叠 ， 原子序数信息会发生偏差 ， 给物体成分识别造成了很大的障碍 。 海深科技自主研发了专门针对安检设备图片的目标检测算法 ， 采用像素级语义分割技术 ， 可以精准识别物体边缘轮廓信息 ， 从而得到各个物体在二维平面的位置数据 。 同时 ， 根据X光安检机能量传递和衰减的原理 ， 可对物体重合部分进行分层和还原 ， 从而能够更精准的预测重叠部分的原始原子序数等信息 ， 可识别水、煤油、酒精、汽油等液体成分以及雷管等爆炸物 ， 识别准确率已达到98%以上 。
“一台机器每年能省15万元” ， AI技术助力交运站点降本增效
海深科技自2019年正式推出智能安检产品以来 ， 已与多地路局达成合作 ， 在上海、无锡等高铁站进行部署运行 ， 项目得到站方的高度认可 。 传统人工安检存在劳动强调高、识别结果不稳定、外界因素影响大等众多的问题 ， 成为安检流程中的主要瓶颈 。 在智能安检的模式下 ， 可以把X光安检图片审查和开包检查的工作合二为一 ， 实现“少人化”的智能安检模式 ， 减轻了安检工作人员工作负荷 ， 大大提升检出率和稳定性 ， 并有效的提升了火车站乘客通行率 。 成本方面 ， 在高铁、地铁场景一天2个班次的情况下 ， 每台智能安检的引入可以减少2个安检人员 ， 每年节约15万元以上的人力成本 。 
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（责任编辑：王治强 HF013）
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