民航安检效率研究综述及展望

刘希杰

【摘 要】民航发展的需要和旅客出行的美好需求对民航安检提出了更高的要求。本文以民航安检效率为研究对象，从安检通道伞形布局、建模仿真和新技术新设备三方面开展研究，阐述了提升安检效率的方法和研究现状。重点研究了CT安检机、分类安检和智能旅客安检系统，指出发展新技术新设备是提升民航安检效率的有效途径。创新性安检装备驱动的“又好又快”安检是未来民航安检的发展趋势。

【关键词】安检效率；新技术；智能旅客安检系统；发展趋势

中图分类号： F562.6 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）34-0254-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.34.105

Review and Prospect on Civil Aviation Security Check Efficiency Research

LIU Xi-jie

（Capital Airport Aviation Security Co.，Ltd.，Beijing 100621，China）

【Abstract】The needs for the development of civil aviation and the good demands for travelling have put forward higher requirements for civil aviation security check. Taking the security check efficiency as the research object， the umbrella layout， modeling simulation and new technology and new equipment are studied regarding for improving the security efficiency. This paper focuses on the research of CT security machine， classification security and intelligent security check system， and points out that the development of new technical equipment is an effective way to improve the efficiency of civil aviation security. The concept of ‘good and fast on security check driven by innovative equipment is the trend of civil aviation security check in the future.

【Key words】Security check efficiency； New technology； Intelligent security check system； Development trend

0 引言

安全是民航業的生命线。民航安检是民航安全工作的一个重要组成部分，在民航业发挥着不可替代的作用。近年来，我国民航业持续保持良好发展态势，旅客及货物吞吐量逐年增长。以北京首都国际机场为例，2017年旅客吞吐量达0.96亿人次，连续8年稳居世界第二[1]。然而，随着机场客流量的快速增长，旅客排队接受安检时间普遍增加[2]。这与旅客需要高效、便捷的出行相悖。为缩短旅客过检时间，改善旅客过检体验，民航发展的需要对安检工作提出了更高的要求。因此，在确保安全和服务质量的前提下，如何提高安检效率成为业内急需解决的问题。笔者以民航安检效率为研究对象，从安检通道布局、建模仿真和新技术新设备三方面开展研究，综述了安检效率提升的重要进展，并结合我国民航安检现状，指出了安检效率工作未来的研究重点。

1 安检通道伞形布局

我国机场传统的安检通道多为直线型布局，按照工作流程顺序依次由验证员、前传、开机员、人身检查员、后传、箱包检查员6名工作人员组成[3]。据统计，常见的一级安检级别[4]的验证环节所需时间大约为10秒，前传为15秒，人身检查和X光机检查为50秒，后传时间为15秒，即一名旅客接受安检所需时间在90秒左右[5]。然而，实践表明，平均每位旅客的安检时间普遍超过90秒。这主要归因于验证岗位需配合安检通道的工作情况，适时验放旅客，防止通道内有多名旅客滞留。因此，需要提高安检效率，一种有效的方法是优化工作流程，减少验证岗位工时的浪费。

杨呈威以提高安检效率，降低成本为目标，对安检通道布局开展研究，提出将安检通道设计成伞形布局[6]，如图1所示。对伞形布局的安检通道而言，一个验证员对应两个或多个下游环节，可有效减少旅客排队候检时间，提高过检效率。同时，采用此方式，还可进一步减少基层员工，节约人工成本。若一个验证岗位对应两条通道，则可节约8.33%的人工成本；若对应三条通道，可节约11.1%。然而，需要特别指出的是，伞形布局的安检通道要求验证员具备更加快速、准确查验旅客的业务能力。高琼[5]在通道伞形布局的基础上进一步开展研究。研究表明人身检查环节所需时间最长，是决定通道流通能力的关键环节。因此，他提出在通道伞形布局的基础上，进一步在下游环节增加人身检查岗位，缩短旅客在安全门外等候时间，从而提高安检效率。

图1 安检通道伞形布局

Fig1 Umbrella layout of security lanes

2 建模仿真研究

2.1 虚拟排队模型

针对民航安检存在候检时间过长、旅客满意度低的问题，一些研究者对虚拟排队模型进行研究[7-9]。虚拟排队模型是在真实的物理队列中增加一个虚拟队列，旅客可通过虚拟排队模型在队列中占据一个位置，并在规定的时间内到达即可，否则取消排队资格，流程如图2所示。虚拟排队模型能够根据机场流量和安检通道情况，有针对性地指引旅客到指定通道接受检查，这样不仅可动态增减安检通道数量，合理安排资源，还可使旅客到达时间趋于平均化，提高过检效率[10]。赵振武的研究表明，与不实施虚拟排队的安检通道相比，当通道为部分虚拟排队时，旅客平均等待时间缩短约20%；当通道为全部虚拟排队时，旅客的平均等待时间缩短达70%[9]。当旅客流量和安检资源有较大变化时，只需在搭建好的排队模型上及时更新数据，重新计算模型中的各项指标即可[8]。

图2 虚拟排队模型流程图

Fig2 Flow chart of virtual queuing model

2.2 旅客离港流程仿真系统

陆迅[11]从旅客航站楼离港角度为切入点，应用Service Model平台开发了旅客离港流程的仿真系统。应用此系统对旅客离港的各个环节仿真分析表明，安检环节是离港流程中的瓶颈环节。然后，在确定安检流程关键路径的基础上，采用蒙特卡洛仿真分析方法对安检流程进行分析。考虑关键路径各环节服务时间差值和各环节平均服务时间在期望总时间中的所占比值两个重要指标，进行了250次仿真实验。蒙特卡洛仿真结果表明，人身检查的服务时间差最大，达到16秒，且该环节的平均服务时间最长，达到20秒。因此，可以确定人身检查环节是薄弱环节，并据此提出了适度增加人身检查岗、平衡旅客量和通道资源等九条安检流程优化方面建议。安检流程优化后，每小时可服务180名旅客，较现有模式的127名旅客，服务效率提高了42%；而且，优化后队列的最大排队时间为5.6分钟，比优化前的10分钟缩短了近50%，这已经非常接近IATA推荐的C级标准。优化之后的安检流程仿真结果表明以上提出的优化措施是有效的。上述研究成果得到了上海虹桥国际机场的部分采纳，在实际应用中，旅客拥挤状况得到较大程度的改善。

2.3 安检系统效率模型

综合虚拟排队模型[7-12]和机场离岗流程仿真系统[11-13]的优势，张楠[14]等提出安检系统效率模型。此模型在确保安全的前提下，可提高安检效率和服务系统的稳定性。首先通过建立排队模型逐个分析安检各个环节的繁忙程度，进而确定影响整个系统效率的瓶颈。其次，考虑影响瓶颈环节的因素，运用MATLAB模拟增加安检设备后的多种情况，并根据线性规划模型，得到平衡效率和成本的最优计划。通过数据筛选得到不同旅客群体的特点及通过安检时间，基于单样本T检验[15]，研究安檢系统效率模型是否对不同旅客群体敏感。结果表明，当人口老龄化达到40%时，安检系统效率模型对不同人群敏感性较大，系统稳定性较差。因此，建议增加老年人专用通道，提高安检系统效率。

3 新技术新设备

3.1 CT安检机

CT技术又称为计算机断层成像技术，自本世纪70年代问世以来，凭借在物质探测方面的显著优势，在医疗、工业、军事等行业应用广泛[16]。由于CT技术能够实现行李物品的三维成像，进而可快速准确地识别隐藏的物体，且漏报率和误报率远低于其他实时成像检测系统。凭借上述优点，CT安检机逐步在安检领域得到应用。螺旋CT安检机工作示意图及三维成像[17]如图3所示。

CT的工作原理是基于物体对X射线的衰减系数和物体厚度x以指数函数关系发生变化，公式（1）

I=I0exp（-μx）（1）

其中I0为入射射线的强度，I为透射线的强度。

被检测物品通常为介质不均与物质，根据有限分割思想将物品分成厚度为Δx的若干个小单元，每个对应单元的衰减系数为μi，则

μ1+μ2+…+μn=ln（2）

根据公式（2）得到公式（3），进而可求出物品衰减系数的分布，即物体的密度分布，据此可重建物体图像。

In=In-1exp（-μnΔx）=I0exp（-（Δx·μi））（3）

图3 螺旋CT工作示意图及三维成像

Fig3 Working diagram and 3D imaging of Spiral CT

3.2 分类安检

传统的安检模式强调“对物不对人”，重点工作主要是对枪支、管制刀具和爆炸物等违禁物品的截取。这种安检模式对常规旅客效果较好，但严格且繁琐的流程需耗费较大的人力、物力和财力。尤其在面对新型的犯罪技术或手段时，此模式存在难以突破的漏洞，如2001年发生的“鞋内炸弹”事件、2009年发生的“内裤炸弹”事件等[18]。相比较而言，分类安检能比较有效地弥补上述不足，其根本宗旨是“危险分子手里的剃须刀比普通旅客手里的手枪更危险”[19]。

分类安检即查核系统预先指派的风险值，将过检旅客分成不同的危险等级，根据危险等级将旅客分派至检查严格程度不同的安检通道[20-22]。采用分类安检的以色列机场在四十多年内没有发生较大的安全事故，这也印证了分类安检模式的优势。更为重要的是，可以预见采用此安检模式可在不改变现有安检通道的情况下，大大提高安检效率。这种安检模式的关键在于“低风险人员库”的建立，并将所得信息进行筛选分析，给出旅客的风险等级。然而，对我国现状而言，该库的建立需要多方部门的支持和引导，也需要公众的理解和接受，目前还有许多工作需进一步开展。

3.3 智能旅客安检系统

目前，我国的安检系统普遍存在检查效率低、员工劳动强度大、人工成本高的问题。同时，存在真伪证件和人证对照准确率低，以及通道内行李和人员混杂的安全隐患，难以应对日益严峻的安全形势，也不能满足日益增长的旅客吞吐量需要和真情服务的要求。北京首都机场航空安保有限公司牵头研发的智能旅客安检系统能有效地解决上述问题和安全隐患。智能旅客安检系统由自助验证分系统、人脸识别分系统、自动传输分系统、信息分系统四个分系统构成，如图4所示[23]。

基于机械技术、自控技术、信息技术、计算机视觉技术和人工智能等技术，智能旅客安检系统具备五大先进功能：一是智能人脸识别实现旅客自助验证，从而可取消传统的安检验证岗位；二是智能人脸识别实现旅客过检信息自动集成，将旅客身份信息、过检照片与行李进行绑定；三是智能识别实现自动分拣安全行李与可疑行李；四是智能识别实现自动节能，根据行李负载分段分时运行；五是智能识别实现自动回传行李托盘。

智能旅客安检系统在首都机场T2航站楼自2018年3月19日持续运行至今，系统运行状态稳定，共检查旅客近8万人，高峰时旅客通过率达到了277人/小时。从实际工作情况表明，该系统达到了“安全、高效、低耗、友好”设计目标，实现了“又好又快”安检[24]。

4 结束语

我国民航自八十年代开始实施安检以来，安检工作一直过度依靠人的作用。在保证安全的前提下，传统的缩短旅客排队时间的方法主要依靠增加安检通道数量、加强人工引导、调整安检流程等方式。然而，这些方式易受到航站楼内部布局等因素限制，且并未从根本上提高安检效率。要实现“又好又快”安检，民航安检工作在管理创新的同时，未来还必须坚持科技创新，大力发展和推广新技术新设备。

我国民航安检技术装备的研发起步较晚，但借助于較为成熟的物联网、人工智能和自动化等技术，近十年发展势头良好，在部分领域已具备一定实力。CT安检机、智能旅客安检系统等创新性安检设备的投入使用，势必可极大地提高安检效率，改善旅客过检感受。

【参考文献】

[1]中国民用航空局.2017年民航行业发展统计公报[N].2018-05-23.

[2]顾怡.民用航空安检效能研究[J].铁道警察学院学报， 2018，2-3.

[3]张晗.民航安全检查[M].机械工业出版社，2013.

[4]蓝芝.北上广机场安检升至二级[J].广东交通，2012（5）：41-41.

[5]高琼.巧妙布置安检通道 提高安检效率[J].民航管理， 2010（6）：86-88.

[6]杨呈威.机场安检通道的伞形布局[J].中国民用航空，2008（11）：44-44.

[7]麻建军.虚拟排队在民航安检系统中的应用[J].科技与创新，2016（19）：34-35.

[8]赵云，张雷，张清.基于排队论模型的机场安检流程优化设计[J].科技创新导报，2017，14（16）：187-189.

[9]赵振武，麻建军.民航机场安检排队系统的发展趋势与研究[J].综合运输，2016（10）：64-69.

[10]刘展，徐海元，李媛媛.机场安检排队模型及其优化[J].科技经济导刊，2017（10）.

[11]陆迅.机场旅客与行李流程的规划和仿真研究[D].南京航空航天大学，2008.

[12]李郁.民航安检系统中虚拟排队的应用[J].科技展望，2017，27（8）.

[13]石丽娜，周慧艳，于飞.机场航站楼旅客离港流程仿真研究[J].计算机工程与设计，2009，30（2）：449-452.

[14]张楠，李子怡，周甜甜.机场安检系统效率的建模及应用[J].2017.

[15]张祥云.在Excel中利用单样本t检验对麦汁理化指标进行评价[J].啤酒科技，2010（8）：15-16.

[16]吴万龙，李元景，桑斌.CT技术在安检领域的应用[J].CT理论与应用研究，2005，14（1）：26-34.

[17]郑金州，鲁绍栋.CT技术在安检领域应用综述[J].CT理论与应用研究，2012，21（1）：157-165.

[18]王嘉宏，陈荣庆.基于旅客风险分类的机场安检排队仿真分析[J].2018.

[19]李忠东.安检最严格的机场[J].检察风云，2014（11）：54-56.

[20]赵振武，唐玉丽，麻建军.基于旅客分类的机场安检系统研究[J].综合运输，2017（3）：37-41.

[21]MCLAY L A， LEE A J， JACOBSON S H. Risk-Based Policies for Airport Security Checkpoint Screening[M].INFORMS， 2010.

[22]VIRTA J L， JACOBSON S H， KOBZA J E. Analyzing the cost of screening selectee and non-selectee baggage[J].Risk Analysis，2003，23（5）：897.

[23]范晓，王文正.人脸识别安检系统亮相首都机场[J].广东交通，2018（2）.

[24]李万明.践行“真情服务”提升旅客获得感，为新时代民航强国建设提供安检保障[J].民航管理，2018（05）：44-46.