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 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。
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 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。
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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