付保明，梁 君，張 寧，朱 銘，宋 曉

（1.蘇州市軌道交通集團(tuán)有限公司，江蘇蘇州 215006;2.東南大學(xué)智能運(yùn)輸系統(tǒng)研究中心軌道交通研究所，南京 210018）

1 安檢的目標(biāo)及問題

軌道交通快速發(fā)展，線網(wǎng)運(yùn)營規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，城市軌道交通安全運(yùn)行面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，安全保障壓力不斷增加。安全檢查是規(guī)避個(gè)人極端犯罪，保障軌道交通安全運(yùn)營，保護(hù)乘客人身安全的重要手段[1]，但其延長了乘客進(jìn)站時(shí)間、限制了乘客進(jìn)站體驗(yàn)，且地鐵站內(nèi)乘客人員復(fù)雜、密度高、無序流動(dòng)，一旦發(fā)生突發(fā)安全事故將引發(fā)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失及大面積的社會(huì)恐慌。2020年3月，中國城市軌道交通協(xié)會(huì)制定發(fā)布的《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》指出建立智能安檢（防）系統(tǒng)，研究與城軌交通客流相適應(yīng)的智慧安檢，探索票檢、安檢合一的新模式[2]。

在智慧城軌發(fā)展趨勢(shì)下，安檢系統(tǒng)在安檢效率、管理信息化、數(shù)據(jù)挖掘、人才培養(yǎng)、減少運(yùn)營成本等方面尚存在明顯的不足[3-4]。同時(shí)，受制于建設(shè)及運(yùn)營模式、信息化發(fā)展水平等差異，各地對(duì)安檢的認(rèn)知不同，影響了安檢系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。

因此，根據(jù)城市軌道交通智慧安檢的發(fā)展需求，結(jié)合國內(nèi)城軌安檢的發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)歸納新形勢(shì)下安檢系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)未來智慧安檢的健康發(fā)展有重要的指導(dǎo)意義。

2 智慧安檢需求

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)的快速發(fā)展及應(yīng)用，安檢系統(tǒng)已進(jìn)入信息化、智能化快速發(fā)展期，主要表現(xiàn)為以下方面。

1）業(yè)務(wù)管理信息化。利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車站安檢設(shè)備集成化管理，包括設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)控、安檢數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可視化分析、安檢人員考勤信息化等功能，提高設(shè)備的信息化管理水平；基于物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)安檢各流程的信息化關(guān)聯(lián)處置，即安檢判圖、開包檢查、違禁品確認(rèn)與處置等過程均由系統(tǒng)記錄，確保安檢事件的閉環(huán)處理及全程可追溯，提升安檢業(yè)務(wù)處置水平，為安檢信息化、智能化發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

2）提升判圖精度及效率。基于人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)安檢設(shè)備自主化判圖，減少乘客包裹、判圖員等因素的干擾，彌補(bǔ)人工判圖存在的誤判、漏判等問題，縮短判圖時(shí)間，緩解安檢人員工作壓力，改善乘客安檢體驗(yàn)。

3）優(yōu)化安檢流程。基于大數(shù)據(jù)、生物識(shí)別等技術(shù)，在滿足“人物同檢、逢包必檢”等安檢要求的同時(shí)，對(duì)乘客進(jìn)行分類安檢，優(yōu)化安檢流程、縮短安檢時(shí)間，提高乘客通行效率。此外，整合安檢與票檢，進(jìn)一步簡化進(jìn)站流程，實(shí)現(xiàn)乘客無感乘車，解決安全防控與通行效率的矛盾。

4）運(yùn)營成本控制?；谌斯ぶ悄?、云計(jì)算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)安檢人員集中辦公，優(yōu)化安檢人員配置，改善安檢人員工作環(huán)境，進(jìn)而培養(yǎng)職業(yè)化的安檢隊(duì)伍，提升人員業(yè)務(wù)水平，降低運(yùn)營成本。

3 安檢發(fā)展趨勢(shì)

根據(jù)智慧安檢發(fā)展需求，充分調(diào)研國內(nèi)安檢技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，可知安檢技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)包含以下幾個(gè)方面：安檢信息系統(tǒng)、智能化判圖、信用安檢、安檢與票檢合一、安檢互信。

3.1 安檢信息系統(tǒng)

通過搭建線網(wǎng)安檢信息平臺(tái)，將安檢機(jī)等車站終端設(shè)備統(tǒng)一納入系統(tǒng)管理，打破安檢信息孤島現(xiàn)狀[5]。通過對(duì)安檢數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，安檢信息平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)管并存儲(chǔ)各線路終端設(shè)備狀態(tài)信息、違禁品報(bào)警信息，并對(duì)安檢全流程處置數(shù)據(jù)進(jìn)行90天集中存儲(chǔ)，形成全局視圖和可視化報(bào)表，建立軌道交通安檢大數(shù)據(jù)庫，為管理層決策提供鮮活、真實(shí)、有效的數(shù)據(jù)支撐。

當(dāng)前，上海、長沙、蘇州等地已落地安檢信息平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了安檢設(shè)備狀態(tài)、安檢數(shù)據(jù)及安檢員考勤的系統(tǒng)化、信息化管理。

3.2 智能化判圖

3.2.1 AI智能判圖

AI智能判圖是指利用基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[6]，通過對(duì)X光安檢圖像進(jìn)行特征提取、特征融合等分析處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)危險(xiǎn)液體、管制刀具和槍支器械等違禁品的智能識(shí)別與自動(dòng)實(shí)時(shí)報(bào)警，其處理流程如圖1所示。

圖1 AI智能判圖處理流程Fig.1 Processing flow of AI-based intelligent image judgment

由圖1可知，AI智能判圖的識(shí)別效果取決于3個(gè)因素：適用的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、海量的具有多樣性的帶有違禁品的X光安檢圖像訓(xùn)練庫以及安檢機(jī)自身的X光成像質(zhì)量。與傳統(tǒng)人工判圖相比，AI智能判圖具有效率高、識(shí)別精度高、識(shí)別能力強(qiáng)、抗干擾能力強(qiáng)及識(shí)別類別豐富等優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)前，AI智能判圖的違禁品檢出率已達(dá)到95%以上，并在蘇州、西安、廣州等地得到了應(yīng)用。在AI智能判圖輔助下，安檢判圖員只需做少量判讀工作，大幅減輕其工作強(qiáng)度和壓力，提高安檢設(shè)備危險(xiǎn)物品自動(dòng)識(shí)別能力，在提高安檢效率的同時(shí)有效地降低了漏判危險(xiǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)。

但是，受制于既有車站安檢的相關(guān)規(guī)定，AI智能判圖暫不能完全取代判圖員。同時(shí)，國內(nèi)外尚無針對(duì)X光安檢圖像進(jìn)行智能判圖的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，也沒有相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、測(cè)試方法、規(guī)范或指南，這在一定程度上限制了AI智能判圖技術(shù)的推廣，仍需要廣大學(xué)者及機(jī)構(gòu)進(jìn)行深入的研究，并由國家有關(guān)機(jī)關(guān)和行業(yè)協(xié)會(huì)制定相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范。

3.2.2 集中判圖

集中判圖是指在AI智能判圖輔助的基礎(chǔ)上，采用實(shí)時(shí)傳輸、負(fù)載均衡以及人工智能等技術(shù)，改變本地判圖模式，打破物理空間對(duì)安檢判圖任務(wù)的桎梏，動(dòng)態(tài)調(diào)整系統(tǒng)內(nèi)各安檢點(diǎn)的判圖任務(wù)與判圖人員的匹配關(guān)系，賦予判圖員處置安檢點(diǎn)判圖任務(wù)的能力，實(shí)現(xiàn)跨地域安檢資源共享[7]。負(fù)載均衡動(dòng)態(tài)分發(fā)技術(shù)是集中判圖的關(guān)鍵，其原理如圖2所示。

圖2 判圖任務(wù)動(dòng)態(tài)分發(fā)原理Fig.2 Dynamic distribution principles of image judgment tasks

由圖2可知，集中判圖平臺(tái)實(shí)時(shí)獲取車站X光安檢圖像，通過預(yù)處理，對(duì)X光機(jī)圖片序列化，基于灰度檢測(cè)識(shí)別包裹和定長分割相結(jié)合的算法，獲取判圖任務(wù)單元；然后基于多種加權(quán)因子的加權(quán)輪詢法、隨機(jī)法，將判圖任務(wù)動(dòng)態(tài)發(fā)送給最合適的判圖員。車站現(xiàn)場首先利用AI智能判圖對(duì)包裹進(jìn)行初步判定，若判定含有危險(xiǎn)品，直接進(jìn)入人工復(fù)檢；判圖中心判圖員結(jié)合AI智能判圖對(duì)圖像進(jìn)行處理，并將處理結(jié)果反饋給車站現(xiàn)場，由現(xiàn)場安檢員進(jìn)行開包檢查及處置結(jié)果錄入，實(shí)現(xiàn)安檢信息的閉環(huán)處理，具體流程如圖3所示。

圖3 集中判圖業(yè)務(wù)流程Fig.3 Service process of centralized image judgment

由圖3可知，集中判圖模式取消了現(xiàn)場判圖員，判圖員集中辦公，判圖任務(wù)隨機(jī)、均衡分配，解決了判圖員閑忙不一的問題，從而優(yōu)化了判圖員的配置，推進(jìn)安檢員的職業(yè)化進(jìn)程。同時(shí)，通過現(xiàn)場及判圖平臺(tái)二次判圖，進(jìn)一步提高安檢精度。根據(jù)判圖中心規(guī)模，可將其分為線網(wǎng)級(jí)判圖中心、線路級(jí)判圖中心及區(qū)域級(jí)判圖中心。依據(jù)車站客流規(guī)模及時(shí)空分布特征，兼顧資源利用率與管理難度，選取適宜的集中判圖模式。廣州、西安等地已試點(diǎn)集中判圖，其中西安5號(hào)線采用4～5個(gè)站為一個(gè)區(qū)域判圖中心，其安檢員優(yōu)化率達(dá)到40%，取得了良好的效果。

集中判圖是利用AI智能判圖等技術(shù)，對(duì)既有車站安檢模式的突破。隨著AI智能判圖準(zhǔn)確率的提升、各種標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的完善以及安檢思維的轉(zhuǎn)變，AI智能判圖最終將取代安檢判圖員，大幅降低車站安檢人員配置。

3.3 信用安檢

信用安檢是指基于乘客信用體系及人臉識(shí)別技術(shù)，對(duì)乘客實(shí)施分類、分級(jí)的差異化安檢[8]。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”在軌道交通乘客出行服務(wù)中的推廣應(yīng)用，乘客對(duì)實(shí)名乘車的接受度亦逐步提升，運(yùn)營部門積累了海量的乘客出行數(shù)據(jù)，已初步具備信用安檢的實(shí)施條件。

3.3.1 信用體系構(gòu)建

乘客出行信用體系是信用安檢實(shí)施的基礎(chǔ)。當(dāng)前，銀行、部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等均根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)，構(gòu)建用戶信用體系，并為用戶提供免押金、后付費(fèi)等各類信用服務(wù)。根據(jù)身份特質(zhì)、公安標(biāo)簽、行為特征、出行偏好、履約能力等指標(biāo)，利用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)模型，構(gòu)建與軌道交通乘客出行業(yè)務(wù)相匹配的信用體系，完成乘客安全信用分級(jí)，形成不同信用等級(jí)并對(duì)乘客的權(quán)限賦予管理機(jī)制。

3.3.2 差異化安檢

采用人臉識(shí)別等技術(shù)，形成一套地鐵安檢場景下乘客低配合條件下的乘客身份精準(zhǔn)識(shí)別系統(tǒng)。對(duì)于信用等級(jí)較高的常通勤旅客，利用信用安檢通道快速進(jìn)站，簡化其進(jìn)站安檢流程甚至免予安檢；對(duì)于信用等級(jí)一般或者未實(shí)名乘客，通過普通安檢通道進(jìn)行常規(guī)安檢；對(duì)于信用等級(jí)較低人群，在安檢過程中，應(yīng)予以重點(diǎn)關(guān)注，并及時(shí)與公安進(jìn)行信息聯(lián)動(dòng)，確保運(yùn)營安全。

由于免檢乘客亦有可能攜帶危險(xiǎn)品，必須采用抽檢等措施對(duì)免檢乘客進(jìn)行不定期、隨機(jī)檢查。對(duì)于違規(guī)的乘客，降低其信用等級(jí)，從而確保免檢乘客的安全性。

3.4 安檢與票檢合一

安檢與票檢合一，是指在信用安檢的基礎(chǔ)上，建立安檢、票檢快捷通道，設(shè)計(jì)安檢票務(wù)一體化設(shè)備，簡化乘進(jìn)站流程，實(shí)現(xiàn)“安檢+票檢”一體化[9]。在高峰期大客流情況下，該模式不僅能對(duì)大客流進(jìn)行分流，解決大客流與安檢瓶頸的沖突，而且能夠縮短乘客進(jìn)站時(shí)間，提高客運(yùn)服務(wù)水平。

目前，國內(nèi)一線城市已逐步開展票檢安檢一體化方案的應(yīng)用研究。上海地鐵在部分站點(diǎn)試點(diǎn)“安檢、票檢快捷通道”進(jìn)站措施，乘客可持METRO大都會(huì)App 通過“安檢、票檢快捷通道”刷碼進(jìn)站乘車；武漢地鐵開展試點(diǎn)研究，通過大數(shù)據(jù)采集將乘客按白、灰、黑名單進(jìn)行分級(jí)，完成人臉采集的白名單乘客可通過“安檢、票檢快捷通道”，灰、黑名單乘客仍采用傳統(tǒng)的安檢方式。此外，鄭州、西安等城市已經(jīng)在進(jìn)行依據(jù)人臉識(shí)別的安檢票檢一體化實(shí)踐。

但是，乘客差異化安檢模式和“安檢+票務(wù)”一體化的進(jìn)站新模式仍處于新興階段，相關(guān)技術(shù)手段的研究還非常有限。

3.5 安檢互信

安檢互信是指乘客在城市軌道交通與市域鐵路、城際鐵路及國鐵間換乘時(shí)，無需進(jìn)行二次安檢，直接進(jìn)站[10]。根據(jù)都市圈“四網(wǎng)融合”發(fā)展要求，城市軌道交通與市域鐵路、城際鐵路及國鐵間實(shí)施無障礙換乘是行業(yè)發(fā)展的必然結(jié)果。安檢互信是實(shí)施無障礙換乘的重要前提。

受制于城市軌道交通非實(shí)名安檢的乘車現(xiàn)狀，當(dāng)前南京、蘇州等地已實(shí)現(xiàn)單向安檢信任，即乘客可從國鐵換乘至城市軌道交通，直接進(jìn)行票檢。隨著城市軌道交通信用安檢的推廣與普及，安檢互信的限制條件將消除，為四網(wǎng)間無障礙換乘奠定基礎(chǔ)。

4 結(jié)語

隨著城市軌道交通的快速發(fā)展以及大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)在安檢行業(yè)的應(yīng)用，制約乘客服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵瓶頸將被突破。安檢信息系統(tǒng)、AI智能判圖、集中判圖、信用安檢等應(yīng)用將有效解決安檢信息化水平低、人工判圖精度及效率不足、運(yùn)營成本高、乘客進(jìn)站/換乘流程復(fù)雜且時(shí)間長等問題，有效緩解進(jìn)站客流與安檢能力不匹配的矛盾，實(shí)現(xiàn)“快速安檢、快速通行”的目標(biāo)，為智慧乘客服務(wù)體系的建設(shè)提供較大的研究和應(yīng)用價(jià)值，有利于城市軌道交通安檢的可持續(xù)性發(fā)展。