《中国民航报》、中国民航网 见习记者蒲婉莹 报道：随着AI（人工智能）技术的快速发展，在自身复杂的运营体系和高效互联的需求驱动下，民航业正加速运用人工智能技术推动自身转型升级，赋能智慧民航建设。在民航向高质量发展转型的过程中，安检作为一个重要环节，对新技术的应用提出了更高要求。近年来，民航安检正逐步从传统的人工检查转变为智慧化、自动化的安检模式。

作为科技创新型企业，北京航星机器制造有限公司（以下简称“北京航星”）抓住机遇，迎接挑战，将“航天海鹰”安检装备产业定位为民用产业支柱发展方向，根据行业标准和市场需求加大科研力度，致力于研发更多高可靠成像、检测技术，积极打造新一代智能化安检产品和行业解决方案，为保障国家安全和人民生命财产安全贡献力量。

AI赋能 引领智慧安检未来

在AI技术蓬勃发展的浪潮下，全球机场正从传统航空枢纽迈向智慧综合体。而通过引入AI技术提高民航安检的准确性和可靠性，是实现机场服务质量提高和可持续发展目标的不二之选。

人工智能为民航安检提供了强大的技术支持。基于AI的威胁检测算法能够实时分析安检设备的数据，快速识别潜在风险，进一步减少人为判断导致的偏差和疏漏。这种智能化安防手段不仅提高了安全性，还优化了安检流程，使旅客体验更加顺畅。

当前，全球范围内已有多个国际机场和航空公司探索并运用AI技术提高安检效率和增强安全性。例如，美国和欧洲的多个机场采用AI识别安检系统，即将AI系统引入传统X射线安检机，建立人工智能识别的安检系统。该系统采用人工智能技术，对X光机过机图像进行分析，可实现对禁带物品的智能识别和自动报警，有效降低对安检员个人技能和责任心的依赖程度，减轻安检员的劳动强度，进一步提高效率，并减少安检过程中可能出现的疏漏。

TS1000设备外观

与此同时，我国民航也在积极推动智慧安检建设，通过AI技术不断优化安检流程，逐步形成智能化、自动化的安全防护体系，在确保航空安全的同时，为旅客提供更高效、便捷的出行体验。例如，北京航星通过自主研发的智能判图算法，在违禁物品和应税物品的智能识别方面取得了重要突破。该算法基于深度卷积神经网络（CNN）、图像处理、模式识别等AI技术，通过对X射线图像进行多层级、多种类的卷积运算，精准提取图像特征，并结合数万次归类训练，构建了一套全面的参数模型。这一系统不仅能够精准识别X光机过机图像中的违禁物品，还具备在线学习能力，可通过实际应用不断优化，进一步提高判图的准确性和效率。此外，针对不同类型、不同行业需求的违禁物品，北京航星还研发了航天海鹰智能判图系统。该系统建立了分级风险分析和推理机制，结合高效的图像处理能力，可以将多维度的信息整合成直观的分析结果呈现给安检员。这一技术的应用，不仅减少了传统安检中对人工经验的依赖，还能提高人员流动高峰期的通行效率。

落地应用 加速安检提质增效

数字时代，AI技术在民航安检领域得到了快速应用，多项科研成果加速落地转化，持续为机场安全保驾护航。目前，以X射线安检机和CT安检机为代表的安检机技术在全世界范围内得到了广泛应用。在AI技术的辅助下，X射线安检机和CT安检机可以对各类违禁物品、应税物品进行更准确、更快速的自动检测，进一步提高了安检的准确度和通行效率。

近年来，随着人工智能技术的兴起，以卷积神经网络为代表的深度学习技术被广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。与传统技术相比，深度学习技术拥有更强大的特征提取和信息表达能力，可以将原始数据转变为更加抽象的表达，并且算法性能会随着训练数据量的增加而提高。

与深度学习技术进行深度融合，推动智慧化安检设备落地转化应用，促进民航安检提质增效，已经成为智慧民航建设的重要一环。深度学习技术在处理图像时能够利用大量邻域信息充分提取图像特征，得到检测精度更高、抗噪性能更好的图像。有了深度学习技术的支持，CT安检探测技术的效能将“更上一层楼”。一方面，深度学习技术有助于提高CT重建图像的质量；另一方面，基于深度学习技术的目标检测和识别，可自动识别CT重建图像中的危险品。在机场安检过程中，深度学习技术与CT安检技术的融合，可有效提升安检效率和安全等级，减轻安检人员工作压力，提高服务质量和工作效率。

凭借深厚的技术优势，北京航星紧跟行业发展趋势，研发了多个型号的安检CT产品，是国内少数几个能够完全自主设计研发CT安检机的厂家，能够为民航安检提供高效、高可靠性的安检解决方案。航天海鹰CT安检信息系统就是北京航星基于民航安检和海关机检查验业务需求自主研发的信息化集成业务系统。该系统以CT安检机等不同类型的安检设备联网应用为核心，集成了先进的信息技术和安全检查技术，具备多种功能，如自动识别违禁物品、实时监测安全状况、自动报警和联动等，进一步提高了安全检查的效率，增强了准确性和可靠性。

尼泊尔边境用户使用现场（本文图片均由北京航星提供）

除了智能识别，北京航星还进一步优化了CT安检机的金属伪影去除和图像降噪技术，显著提高了图像质量，并增强了该设备对复杂场景和细节的识别能力。在传统安检系统中，尤其是在CT安检机的使用过程中，噪声和伪影等问题常常对物品的精准识别和后续处理造成严重影响。航天海鹰通过引入先进的深度学习算法，对大量真实场景中的噪声数据和伪影数据进行训练，确保系统准确识别并滤除图像中的各种噪声及伪影，从而使图像更加清晰，物体的边缘和细节更加突出。这不仅提高了违禁物品识别率，还强化了系统在复杂环境中的适应能力。

开拓创新 推动智慧机场建设

随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，创新已经成为民航业应对发展环境变化、实现新旧动能转换、推动行业转型升级的必由之路。

近年来，民航局系统谋划、整体推动智慧民航建设，大力推进“平安、智慧、绿色、人文”四型机场建设。民航局2022年发布的《智慧民航建设路线图》明确，智慧民航就是民航运行管理全流程的数字化和智能化，核心建设内容包括智慧出行、智慧空管、智慧机场和智慧监管四个方面。其中，智慧出行和智慧机场对民航安检提出了明确要求，包括为旅客提供无感安检服务，通过智慧化手段强化机场服务保障能力，让旅客在安检过程中更便利。

安检信息系统是机场安全运行的重要保障之一。围绕智慧机场建设，聚焦数字化转型，大力开拓创新，构建更高效、便捷、安全的一体化智慧安检系统，为旅客提供更加便捷、舒适、人性化的出行环境，是智慧机场建设的应有之义，也是未来的发展趋势。

首先，积累海量安检数据，搭建安检大数据平台，可为构建智慧安检系统提供基础支撑。在安检技术的研发方面，可利用基于人工智能技术的目标检测算法，实现安检数据的结构化，通过积累大量相关案件数据，搭建安全、可靠的安检大数据平台。在此基础上，基于当前深度学习技术在计算机视觉领域的成功应用经验，将先进的前沿技术引入到安检图像目标检测和识别过程中，进一步增强当前安检设备的性能。

其次，智能分配安检通道，优化安检流程，将有助于提高智慧安检系统的效率。未来，根据旅客流量、航班时刻等要素，可探索利用AI算法自动分配安检通道的技术，合理引导旅客前往空闲通道，避免旅客在某一通道过度集中等待，有助于均衡各通道的工作量，提高整体安检效率。

此外，智慧安检系统与航班信息系统、机场运营管理系统进行数据共享和协同，将加快智慧机场建设步伐，提高机场运行效率。深度对接智慧安检系统与航班信息系统，并进行数据共享，安检人员能够提前获取旅客的航班信息、登机时间等，从而根据航班的紧急程度合理安排安检顺序，优先保障即将起飞航班的旅客快速通过安检，减少航班延误。智慧安检系统与机场的行李处理系统、登机口管理系统等运营管理系统协同运行，可以实时反馈安检过程中出现的问题，并及时通知相关部门进行协调处理，为智慧机场建设提供坚实的安全保障。

在人工智能与智慧安检、智慧机场、智慧民航深度融合的当下，北京航星等企业的不懈努力和创新实践为行业树立了标杆。未来，随着科技的持续进步，智慧安检将进一步提升旅客出行体验，使每一次安检都成为高效、安全且充满科技魅力的环节。

此外，智慧安检也将推动整个民航产业链协同发展，从机场运营管理到航空公司服务优化，都将因智慧安检的全面升级而焕发出全新的活力和生机，助力民航业在数字化浪潮中实现转型升级，为谱写交通强国建设民航新篇章贡献力量。