CN109214274B - 一种机场安保管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机场安保管理系统，包括：智能检测服务平台模块，用于检测进入机场的人、物的安全性，识别验证人的身份，识别危险物品，结合大数据平台，对待测人和物进行分析、预警；智能安防模块，用于实现安全防控、分级防控，结合大数据平台，判断筛查危险性时间、群体性事件、拥堵情况、特定关注对象。本发明的优点在于：本发明的机场安保管理系统，实现了可视化、大数据图表展示、预警展示、危险场景通知等功能，能够有效预防风险的发生，快速识别安全风险，降低影响。

Description

一种机场安保管理系统

技术领域

本发明属于机场安全保卫技术领域，具体涉及一种在机场安保管理系统。

背景技术

随着国际关系发生复杂而深刻的变化，出入境旅客的国际化程度越来越高，人员出入境与货物出入口，亦要面对同样日益庞杂的治安环境的挑战。

对民航安保工作而言，确保出入境旅客法定自由及权利，维护出入境旅客正当权益，并保持现代社会要求的公共服务质素，借助高新科技与专业设备，不动声息而能及时筛查出混迹在庞大旅客群体中的图谋不轨者，有效率地查验出蒙混过关的各类违禁物品，预防各种非法干扰行为，是持之以恒的工作使命。如何保证“魔高一尺、道高一丈”，及时制止各种可能危及民航安全的情事发生，以保障绝大多数旅客的生命财产安全，是历久弥新的工作课题。

在一般海陆路出入境旅客安全管理与筛查方面，具权限的公共执法机构拥有丰富的实务经验及专业知识，值得积极借鉴、取长补短；在与海陆路出入境安全管理“小同大异”的民航旅客出入境安检工作方面，除必须恪守国际公约订定的统一安检筛查标准规格外，还必须对民航安全或某些人为风险因素增加而及时作出有效反应，同时基于民航安检工作具不容有失的高标准要求。因此，经职前培训的安检人员工作能力有保证之外，民航安检设备的专业水平及应用高新科技介入程度的高低，便成为民航安检服务安全性和可靠性的关键。

所以，为防范日新月异的、足以危及民航安全的犯罪行为，在国际机场安检管理工作各个环节适时引入高新科技元素，编织固若金汤的民航安检体系，将是大势所趋。

发明内容

为解决以上问题，本发明将从分布式集群的角度公开一种机场安保管理系统，基于智能视频大数据平台，汇聚各方面数据，经过大数据处理，展示、分析、预判和跟踪各类安全事件，预防风险的发生，快速识别风险，降低影响。

根据本发明的一个方面，提供了一种机场安保管理系统，包括：

智能检测服务平台模块，用于检测进入机场的人、物的安全性，识别验证人的身份，识别危险物品，结合大数据平台，对待测人和物进行分析、预警；

智能安防模块，用于实现安全防控、分级防控，结合大数据平台，判断筛查危险性时间、群体性事件、拥堵情况、特定关注对象。

优选的，所述智能检测服务平台模块包括如下单元：闸机管理单元，用于管理位于机场入口、安检入口、登机口的闸机；探测物识别单元，用于识别机场乘客及其携带的各种物品；数据认证单元，用于根据探测物识别单元的识别结果，对乘客及物品进行认证；数据分析单元，用于根据数据认证单元的认证结果，分析所述乘客及物品的安全系数；预警监控单元，用于根据数据分析单元的分析结果，对不同安全系数的乘客或物品进行安全预警和/或监控。

优选的，当被检测的人或者物品的安全系数为低时，所述预警监控单元显示绿色，表示通过验证；当被检测的人或者物品的安全系数为高时，所述预警监控单元显示红色，表示不能通过验证；当被检测的人或者物品的安全系数为中时，所述预警监控单元显示黄色，表示需要人工进一步验证身份和危险程度。

优选的，所述探测物识别单元通过人像对比识别算法对乘客进行识别，包括如下步骤：

(1)提取人脸图像信息；

(2)使用深度学习模型对所述人脸图像信息进行学习；

(3)比对所述人脸图像信息和身份数据库中存储的人脸图像信息，使用二叉树算法进行深度匹配；

(4)当匹配结果超过设定阈值时，认定人脸匹配结果成功。

优选的，所述深度学习模型为LSTM网络模型，所述LSTM网络模型为串联的两层LSTM模型，所述两层LSTM模型位于隐藏层。

优选的，所述探测物识别单元通过爆炸物检测系统对旅客及其行李进行防爆炸物品检测。

优选的，所述爆炸物检测系统包括X光透视检査、基于离子摄谱分析仪的检测设备、门框式离子捕获检测仪和/或手持式检测仪。

优选的，所述爆炸物检测系统包括脉冲快热中子分析装置。

优选的，所述智能安防模块包括：危险场景预知单元，通过大数据分析，预知机场面临的危险场景；运动轨迹跟踪单元，对所述预警监控单元显示黄色的人或物品进行追踪，密切关注其动向，及时发现可疑情况；流量检测分析单元，通过大数据分析，及时检测并做出预判，告知机场的人流量动态，防止人流过大引发不安全的踩踏事件；人物快速检索单元，对监控图像中的一个或多个人物图像进行快速检索分析，确定其身份。

优选的，所述智能安防模块进一步包括滞留物检测单元，用于检测滞留物停留时间，当滞留物停留时间超过阈值时，进行定位和报警。

本发明的优点在于：本发明的机场安保管理系统，实现了可视化、大数据图表展示、预警展示、危险场景通知等功能，能够有效预防风险的发生，快速识别安全风险，降低影响。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明的一种机场安保管理系统原理图；

图2示出了本发明的一种机场安保管理系统的结构图；

图3示出了本发明的智能检测服务平台模块结构图；

图4示出了本发明的智能检测服务平台模块的工作流程图；

图5示出了本发明的智能安防模块的工作流程图；

图6示出了本发明实现分级安检的原理示意图；

图7示出了本发明运营部署的原理示意图；

图8示出了根据本发明另一优选实施例旅客刷脸进入机场大厅的原理示意图；

图9示出了根据本发明另一优选实施例提供预检服务的原理示意图；

图10示出了根据本发明另一优选实施例非法人员自动检测的原理示意图；

图11示出了根据本发明另一优选实施例滞留物自动检测的原理示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

如图1所示，为本发明的一种机场安保管理系统原理图。本发明的机场安保管理系统，基于智能视频大数据平台，汇聚各方面数据，经过大数据处理，展示、分析、预判和跟踪各类安全事件，预防风险的发生，快速识别风险，降低影响。首先乘客通过购票、网上值机，在进入机场时，首先要经过爆炸物检测和人脸识别闸机的对物、人的分别检测，从而及时发现爆炸物等危险物品，或者是被通缉的在逃人员等。在这个过程中，通过刷脸的人脸识别，还有身份证/护照的验证，安保人员进一步检查进入进场的人、物的安全。本发明使用了具有创新性的人脸识别算法，能够快速准确的匹配识别人脸信息，与数据库中的身份信息进行比对，从而识别乘客的真实身份。具体的算法在后续进一步介绍。

当乘客进行现场值机、行李托运等手续后，会进入第二道安检部门，仍然使用人脸识别闸机进行刷脸，并且结合安保人员现场查验登机牌，进一步保证乘客安全。乘客通过安检后，进入候机区，可以进行商品预订等操作。当登机开始后，进一步通过人脸识别闸机刷脸完成登机。

本发明的另一个创新点在于，本发明的系统提供了机场预约服务接口或者通过机场APP进行安检预约，为机场进行资源规划提供参考，能够大大节省乘客安检时间。

本发明的又一个创新点在于，通过应用服务进行服务推荐、精准营销，提高经济效益。本发明的系统可以结合便民综合服务平台，进一步提供更多服务，例如预约信息登记、身份核验、身份预验等等。

如图2所示，本发明提供的一种机场安保管理系统100，具体包括：智能检测服务平台模块110，用于检测进入机场的人、物的安全性，识别验证人的身份，识别危险物品，结合大数据平台，对待测人和物进行分析、预警；智能安防模块120，用于实现安全防控、分级防控，结合大数据平台，判断筛查危险性时间、群体性事件、拥堵情况、特定关注对象。

如图3所示，为本发明的智能检测服务平台模块结构图。其中包括如下单元：闸机管理单元，用于管理位于机场入口、安检入口、登机口的闸机；探测物识别单元，用于识别机场乘客及其携带的各种物品；数据认证单元，用于根据探测物识别单元的识别结果，对乘客及物品进行认证；数据分析单元，用于根据数据认证单元的认证结果，分析所述乘客及物品的安全系数；预警监控单元，用于根据数据分析单元的分析结果，对不同安全系数的乘客或物品进行安全预警和/或监控。所述智能检测服务平台模块可以结合现有的机场平台，实现智能化信息处理，也可以结合现有的闸机，实现智能化控制；还可以开发对应的APP或者web应用，进一步提高信息化水平。

例如，根据人脸识别或者物品识别的结果，对被检测的人或者物品的安全系数设置高中低三个级别。当被检测的人或者物品的安全系数为低时，所述预警监控单元可以显示绿色，表示通过验证；当被检测的人或者物品的安全系数为高时，所述预警监控单元可以显示红色，表示不能通过验证；当被检测的人或者物品的安全系数为中时，所述预警监控单元可以显示黄色，表示需要人工进一步验证身份和危险程度。

如图4所示，为本发明的智能检测服务平台模块的工作流程图。首先，通过摄像头对人脸进行视频拍摄，然后进行人像对比识别；然后通过闸机时，读取身份证信息，实现身份信息核验；通过爆炸物检测机时，进行爆炸物检测。其中，人像对比识别算法包括如下步骤：

(1)提取人脸图像信息；

(2)使用深度学习模型对所述人脸图像信息进行学习；所述深度学习模型为长短期记忆网络(LSTM)，所述LSTM模型为串联的两层LSTM模型，所述两侧LSTM模型位于隐藏层。

LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM已经在科技领域有了多种应用。基于LSTM的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。

本发明创造性的提出了将LSTM用于人脸图像信息的深度学习，能够有效提高人脸识别准确率。经实验发现，本发明使用LSTM得到的人脸识别准确率约高于只使用普通图像锐化算法的人脸识别方法的准确率十个百分点(但本发明的运算量较大，对机场计算设备、服务器有较高的要求)。

(3)比对所述人脸图像信息和身份数据库中存储的人脸图像信息，使用二叉树算法进行深度匹配；二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第i层至多有2^(i-1)个结点；深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点；对任何一棵二叉树T，如果其终端结点数为n0，度为2的结点数为n2，则n0＝n2+1。

(4)当匹配结果超过设定阈值时，认定人脸匹配结果成功。

所述爆炸物检测使用爆炸物检测系统，是指对旅客及其行李进行防爆炸物品检测的仪器设备。包括X光透视检査和基于离子摄谱分析仪的检测设备，可以检测两类违禁物品：一是爆炸物品；二是毒品(包括麻醉剂、致幻药品和其他吸用毒品)。

爆炸物检测系统(EDS)主要是对行李传输带上的装机行李在定点进行扫描检测的成套系统，由检测传感器和摄谱分析计算机组成。此外也有用于旅客安检通道的门框式离子捕获检测仪，基于离子摄谱分析仪的检测设备以及对手提行李进行检查的手持式检测仪，其工作原理相同，仅离子采集传感器的形式不同而已。

根据本发明的优选实施例，还可以采用脉冲快热中子分析来确定待测物质的成分和含量，进而判断是否为爆炸物。

如图5所示，为本发明的智能安防模块的工作流程图。所述智能安防模块基于大数据进行工作，所述大数据包括但不限于：便民综合服务数据、监控数据、应用服务数据、机场平台数据或者其他各种数据等等。所述智能安防模块包括：危险场景预知单元，通过大数据分析，预知机场面临的危险场景，所述危险场景包括但不限于：地震、暴雨、暴力恐怖事件、群体性事件、拥堵事件等自然或者人为事件；运动轨迹跟踪单元，可以对前述的所述预警监控单元显示黄色的人或物品进行追踪，密切关注其动向，及时发现可疑情况；流量检测分析单元，通过大数据分析，及时检测并做出预判，告知机场的人流量动态，防止人流过大引发不安全的踩踏等事件；人物快速检索单元，能够对监控图像中的一个或多个人物图像进行快速检索分析，确定其身份。当然，根据优选的实施例，如图5所示，本发明还可以进一步包括外呼服务，从而呼叫警务中心或者派出所。

例如，流量检测分析单元可以提取机场大厅内的监控图像，进行图像处理，提取单位时间内机场大厅内的人群的人员数量，当数量超过一定阈值时，向机场管理人员发出预警。又例如，人物快速检索单元，可以提取特定任务的人像图形，对其进行快速人脸识别，确定其身份信息。危险场景预知单元，可以对监控图像中人员数量过于密集的地方进行重点关注，从而发出对危险性时间、群体性事件、拥堵情况发出预警，避免人员踩踏的出现。运动轨迹跟踪单元则可以通过控制摄像头的移动，对可疑人员的运动轨迹持续追踪，为安保人员进一步判断其安全系数提供依据。

如图6所示，为本发明实现分级安检的原理示意图。本发明基于大数据服务、民航安保大数据、智能视频大数据，通过给乘客或物品打上预核验标签、历史安保标签、动态行为标签，结合本发明的智能视频大数据平台，对进入机场的旅客和物品进行全方位的风险等级评估，从而实现分级安检，提高了安检的效率和智能化，能够有效的提高机场通行效率，提高安检的准确率，防范可能发生的安全风险。

图7示出了本发明运营部署的原理示意图；在后台，本发明实现了机场独立运营便民综合服务平台，提供了应用服务和相关技术支持，进一步的，根据本发明还可以提供前端的服务，例如研发相关的APP或者WEB应用，从而进一步实现例如远程安检等服务，进一步提高安检效率。

图8示出了根据本发明另一优选实施例旅客刷脸进入机场大厅的原理示意图；通过本发明的智能检测服务平台，持证旅客可以通过人脸结合证件识别来进行身份核验，其携带的物品通过爆炸物检测来完成爆炸物和毒品检测，从而进入候机厅；有些旅客可能临时忘了带证件或者丢失，那么通过本发明，无证旅客可以通过人脸识别结合输入信息进行身份核验，再通过便携式爆炸物检测实现人工安检，从而进入候机厅。在这个过程中，本发明实现了防欺诈核验。并且，可扩展的，本发明的智能检测服务平台还可以将旅客的预检信息提前发送给安保人员，从而提早进行安检核验，可以进一步提高安保人员的工作效率。

图9示出了根据本发明另一优选实施例提供预检服务的原理示意图；本发明通过结合旅客的身份数据、学历数据、人像数据、社保数据、航旅数据、不良记录等现有数据库，能够提前实现预检服务，为每个旅客标记风险标签，例如分为高中低三个档次，对高风险旅客通过向安保发出高风险预警，实现了自动识别高风险旅客并警示现场安保，实现了安防预警；通过重点排查高风险旅客，本发明进一步提供安检参考。

图10示出了根据本发明另一优选实施例非法人员自动检测的原理示意图；通过720度全景摄像头，寻找到机场内的身份可疑人员，进行人脸识别和动态跟踪，形成智能视频大数据，并结合GPS/LBS等定位服务，结合机场已有的便民综合服务平台，进行非法人员入侵报警，机场监控中心就能够及时定位可疑人员位置，从而分析、指示现场安保人员找到并处理可疑人员。因此，当监控范围内出现不符合要求的人(隔离区出现未登记人员)，或发现人员有危险动作，应用本发明的方案，都可以及时发现并处理。

如图11所示，所述智能安防模块还可以进一步包括滞留物检测单元，用于检测滞留物停留时间，当滞留物停留时间超过阈值时，进行定位和报警。通过720度全景摄像头，寻找到机场内的可疑物品(例如一个非机场来源的外来物品，可以通过前后图像差发现外来物品)，进行物品识别和物品停留时间设定，形成智能视频大数据，并结合GPS/LBS等定位服务，结合机场已有的便民综合服务平台，进行非法滞留物入侵报警，机场监控中心就能够及时定位可疑物品位置，从而分析、指示现场安保人员找到并处理可疑物品。

如此，本发明通过智能化、大数据的处理系统，提高了机场安保的安全性、及时性、有效性，为创建现代化机场提供有力保障。

需要说明的是：

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的虚拟机的创建装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种机场安保管理系统，其特征在于，包括：

智能检测服务平台模块，用于检测进入机场的人、物的安全性，识别验证人的身份，识别危险物品，结合大数据平台，对待测人和物进行分析、预警；所述智能检测服务平台模块包括如下单元：闸机管理单元，用于管理位于机场入口、安检入口、登机口的闸机；探测物识别单元，用于识别机场乘客及其携带的各种物品；数据认证单元，用于根据探测物识别单元的识别结果，对乘客及物品进行认证；数据分析单元，用于根据数据认证单元的认证结果，分析所述乘客及物品的安全系数；预警监控单元，用于根据数据分析单元的分析结果，对不同安全系数的乘客或物品进行安全预警和/或监控；所述探测物识别单元通过人像对比识别算法对乘客进行识别，包括如下步骤：

(1)提取人脸图像信息；

(2)使用深度学习模型对所述人脸图像信息进行学习；所述深度学习模型为LSTM网络模型，所述LSTM网络模型为串联的两层LSTM模型，所述两层LSTM模型位于隐藏层；

(3)比对所述人脸图像信息和身份数据库中存储的人脸图像信息，使用二叉树算法进行深度匹配；

(4)当匹配结果超过设定阈值时，认定人脸匹配结果成功；

智能安防模块，用于实现安全防控、分级防控，结合大数据平台，判断筛查危险性时间、群体性事件、拥堵情况、特定关注对象；所述智能安防模块包括：危险场景预知单元，通过大数据分析，预知机场面临的危险场景；运动轨迹跟踪单元，对所述预警监控单元显示黄色的人或物品进行追踪，密切关注其动向，及时发现可疑情况；流量检测分析单元，通过大数据分析，及时检测并做出预判，告知机场的人流量动态，防止人流过大引发不安全的踩踏事件；人物快速检索单元，对监控图像中的一个或多个人物图像进行快速检索分析，确定其身份；所述智能安防模块进一步包括滞留物检测单元，用于检测滞留物停留时间，当滞留物停留时间超过阈值时，进行定位和报警；所述智能安防模块进一步包括预检服务单元，其根据旅客的身份数据、学历数据、人像数据、社保数据、航旅数据、不良记录等，实现预检服务，为每个旅客标记风险标签。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

当被检测的人或者物品的安全系数为低时，所述预警监控单元显示绿色，表示通过验证；当被检测的人或者物品的安全系数为高时，所述预警监控单元显示红色，表示不能通过验证；当被检测的人或者物品的安全系数为中时，所述预警监控单元显示黄色，表示需要人工进一步验证身份和危险程度。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述探测物识别单元通过爆炸物检测系统对旅客及其行李进行防爆炸物品检测。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，

所述爆炸物检测系统包括X光透视检査、基于离子摄谱分析仪的检测设备、门框式离子捕获检测仪、手持式检测仪、和/或脉冲快热中子分析装置。

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