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以“X光+大数据+AI”为核心打造安检系统,「全设智能」让安检更智慧

2018年05月15日
刘士武 • 2018-04-19 • 前沿技术
安检系统的人力浪费可以用AI解决。

以X光为核心技术的安检机在地铁、机场、火车站、大型活动会场、物流等场景早已普及,但在安全的背后,现有的安检系统存在人力成本高、效率低、功能单一等痛点,而结合互联网、人工智能成为了未来安检的一条出路。

全设智能由三位清华校友联合创办,创始人兼CEO曹玥告诉36氪,“传统的安检机,都是独立的(单机的),导致每台机器收集到的信息都是孤立的,而这些信息其实很有价值。”为了让安检信息发挥更大价值并节约成本,全设智能提出解决方案将“X光+大数据+AI”整合到安检系统中。

目前安检普遍使用的X光技术受制于深浅组织的影像,成片图像会相互重叠和隐藏。全设智能通过自主研发的图像算法进行再成片,能够提升图像对比度、增强细节并锐化图像边缘。

 

以“X光+大数据+AI”为核心打造安检系统,「全设智能」让安检更智慧

全设智能在安检系统中加入了机器学习算法,经过大量图像数据识别后,建立人工智能识别模型。“让机器学会分辨物品种类是第一步,当数据累积到一定程度后,便可实现对违禁品的识别。”曹玥表示。目前,全设智能的安检机已经可以识别毒品、爆炸物等违禁危险品。

解决了成像和机器识别的问题,全设还要把数据上传到“云”。曹玥表示,“数据共享可以方便我们收集到更多素材,以此来完善我们的机器学习模型。”同时,在一些特定场景,用户也可以通过分析数据得出所需结论。例如,在物流中心使用这套安检系统时,包裹进行安检并排除违禁品后,可以在后台进行初步分类(基于人工智能)。在这个过程中,不仅节省了排查阶段的人工成本,还可以对包裹物品的种类、材质、质量等数据进行统计,方便物流机构依照数据进行运营计划的调整。

安检的另一个痛点则在地铁场景。一位地铁员工告诉36氪,安检工作人员平均每天在岗12小时以上,虽然采用轮班制度,但“作息混乱使很多人处于亚健康状态,工作也没有积极性”。曹玥在采访中也表示,“由于安检时要求人员保持专注,而工作时间过长就会导致注意力分散,所以在高峰时段很多安检口实行半小时轮换制度,这样就浪费了很多人力成本。如果安检机能够拥有分辨危险品的能力,那么这些成本就可以节省下来了。”

全设智能目前已完成由远瞻资本、华创资本出资的千万级天使轮融资,现已开始筹备下一轮预计5000万的融资。曹玥表示,全设智能目前约有20名员工,当前阶段的工作以完善硬件产品、调试机器学习模型、搭建云平台为主,整体设备预计年底前投放到银行、海关、地铁站、物流仓库等场景进行测试。

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