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轨道交通安检存在的问题
来源: 中国贝博国际在线协会   更新日期:2019-9-29

 

近年来,随着轨道交通开通运营城市不断增加、线网规模持续扩大,城市轨道交通安全运行面临严峻挑战,安全保障压力不断增加。“效率”和“安全”是轨道交通发展过程中的两个重要命题,也是全国轨道交通安检工作中最受困扰的问题。在日均客运量百万甚至千万人次的大客流冲击下,安检现有的技术水平、工作机制和管理模式与严苛的安检标准之间的矛盾、与运营效率之间的矛盾日益凸显。

1.安检技术方面

1)违禁品数据溯源难

X光射线安检机机检数据导出困难,目前安检违禁品收缴数据完全依靠人工记录,导致数据溯源难,后续排查、追踪等工作难以进行。

2)安检信息孤岛

大量机检数据分散存储在各安检点,不同品牌的安检机无法数据联网,现有的数据记录基本都是依靠人工统计,没有集中汇总、分类存储,缺乏有效分析和挖掘利用。

3)缺乏系统化的集成建设

不能与监控系统、报警系统和应急指挥系统有效整合,一旦发现异常后,信息不能及时上传和下达,不利于突发事件的统一协调和指挥,无法形成事前预防和事后处置相衔接的综合贝博国际在线机制。

4)高峰期旅客滞留

节假日及重大专项活动时期频繁,旅客流量随之暴涨,安检压力骤增,现有人工机检系统的查验效率已无法满足高峰期安检需求。

2.人员管理方面

1)人员易视觉疲劳

由于旅客的增长速度超过轨道交通安检的人力配比,一线机检人员须时刻面对长时间、高强度的工作压力,由于机检需要保持高度注意力,容易视觉疲劳导致精神不集中,可能引起漏检。

2)人工判图瓶颈难以突破

现场行李机检的物品多而杂,不论是行李的摆放位置还是行李内物品的摆放位置,都会影响人工判图结果。一些藏匿手法更是隐蔽,肉眼难以识别,人工判图存在一定难以突破的瓶颈。

3)安检勤务管理缺乏信息化

安检工作人员队伍庞大,安检现场情况复杂,需要根据客流密度适时的调度安检人员,安检员的值机工作时间很难统计,安检员在工作时间内查验的违禁品信息没有详细关联到个人,安检绩效管理与安检工作效益需要信息化管理。

面对以上所凸显的问题,利用高新技术与传统安检系统结合,通过基于深度学习的图像识别技术,可用人工智能识别安检图片代替人工识别,解决了人工安检目标识别准确率不高、安检数据不同步、安检系统信息孤岛等一系列问题,实现了安检的立体监控和统一管理,进一步提升现有安全防范管理效率。从而促进安检系统技术升级,从源头杜绝安全隐患,对深入推进平安中国建设,确保人民群众安全具有重大意义。

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