张 森 于 敏

(1.广州地铁设计研究院股份有限公司，510010，广州；2.工业和信息化部电子第五研究所，510610，广州∥第一作者，高级工程师)

截至2019年底，我国内地41个城市共开通了190条城市轨道交通运营线路，运营总里程已超过6 200 km。所有线路均按有关法律规定和强制性标准开展安检工作。据统计：2018年底共有安检员61 044人，占全部运营生产人数的22.4%；安检工作年投入约40亿元；安检查获的物品危害性有限，且危险品检出率却不高。例如，2019年北京地铁安检查获物品中，日常用品(打火机油、气，民用喷剂，普通刀具等)占比达99%[1]。可见，安检工作投入大，效果却一般。

城市轨道交通大客流与安检能力不足的矛盾十分突出。以广州地铁为例：2019年，早高峰(08：00—09：00)日均客流量约为62万人次，安检点为692个，平均乘客安检时间为4 s，市中心大客流车站的早高峰平均乘客安检时间只有2～3 s。

2018年3月，国务院办公厅印发了《关于保障城市轨道交通安全运行的意见》，明确提出鼓励推广应用智能化手段、快速安检新技术、新产品，逐步建立与城市轨道交通客流特点相适应的安检新模式。

基于乘客征信的快速安检技术已经在民航领域多有应用[2-4]，但在地铁行业仅有部分大型城市[5]开展了试点应用研究。

在不降低安检水平的同时，如何提高安检员的工作效率、降低人力成本，已成为迫切需要解决的难题。对此，本文对基于乘客信用画像的城市轨道交通安检应用进行探讨。

1 安检系统网络化

安检系统网络化是实现乘客信用安检的基础条件。随着GB 51151—2016《城市轨道交通公共安全防范系统工程技术规范》的实施，安检系统网络化[6-7]已成为技术发展的必然选择。

安检系统按控制中心与车站两级管理、控制中心、车站和现场三级架构进行设计[8]。线网层实现对线网所有安检设备的监控和数据采集，统计分析系统数据，自动生成各种报表；车站层实现对本车站安检设备的监控，采集相应的系统事件数据，并进行统计分析，自动生成各种报表；就地层实现对指定区域或出入口的安检出入控制。

现场安检设备通过有线网络或WiFi(无线网络)接入安检系统，并通过线路或线网骨干网同线网层的安检系统互联。安检系统总体架构图如图1所示。

图1 安检系统总体架构图

2 乘客画像信息库

新时代的城市轨道交通应建立“以乘客为中心”的服务理念，从大众性普适服务向精准服务转变。对此，需将以设备、事件、票卡等为对象的传统数据库升级为以乘客为对象的信息库，统筹建设适用于多应用的开放共享型线网乘客画像信息库，关联乘客生物及非生物特征、电话、身份证、社会征信、地铁征信、支付账户等标签信息。安检系统、监控系统及自动售检票系统等向线网乘客画像信息库写入专业业务数据，并按权限获取相应数据，共同为乘客提供精准服务应用。

乘客画像信息库结构示意图如图2所示。

图2 乘客画像信息库结构示意图

与本文安检应用相关的乘客画像数据主要有：①从手机端与设备端上传的乘客注册的实名信息；②从票务系统上传，乘客使用的实名票卡(如乘车二维码、云卡及生物特征票种等)和地铁通行数据；③从票务系统上传有逃票漏票不良记录人员的数据；④从视频监控系统上传或站务录入的有地铁打架斗殴、派广告传单、小商小贩、乞讨卖艺等不良记录的人员数据；⑤从公安系统上传的六类人员数据；⑥从其它外部系统获取的其它数据(如防疫数据等)。

3 安检识别技术及应用

3.1 重点人员识别

安检系统结合公安系统数据、防疫数据等外部社会征信数据，以及在地铁的猥亵行为、打架斗殴、乞讨卖艺、广告小贩等内部征信数据，建设安检重点人员库。

安检重点人员库基于公共安全、社会秩序、公共利益、乘客秩序及乘客权益5个维度进行分类(见表1)。

表1 重点人员分类属性表

现场安检点通过安检门精准识别人脸[9-10]。当重点人员进站时，地铁根据不同时期相关政策要求，启动相应的地铁内部与外部联动。当一类至三类重点人员进站时：对其进行严格安检，内部联动CCTV等系统进行全过程精准跟踪，外部向公安反恐平台发出报警信息；公安部门核实信息后，启动区域布控、预警、最小作战单元等联防措施。当四类至五类重点人员进站时：对其进行严格安检，内部联动CCTV等系统进行全过程精准跟踪，现场采取没收广告传单、劝离乞讨卖艺人员、体温防疫检测等措施手段。重点人员识别应用流程如图3所示。

图3 重点人员识别应用流程示意图

根据公安部门相关规定及信息安全要求，地铁运营方需通过地方公安政务平台及公安视频专网访问公安部门内部网。其中，地铁的乘客注册验证信息及安检嫌疑人或危险物品报警信息等视频及图像流数据通过公安视频专网上传至公安部门内部网，公安视频专网采用高带宽单向传输，适用于视频图像等大数据传输。公安部门内部网的联防预警处理、实名验证反馈、重点人员特征库等数据通过政务网至地铁相关信息系统。传输方式见图4。

图4 地铁与公安部门的网络信息传输示意图

3.2 乘客分类识别技术及应用

安检系统收集进站乘客信息，结合逃票漏票记录、历史携带违禁品及危险品记录、地铁出行动态记录等地铁征信数据，以及安检重点人员库数据，统筹建设安检乘客画像库(乘客画像信息库的子库)。其中，乘客分为通过地铁APP注册乘客及通过安检门摄像头拍摄的非注册乘客。

安检乘客画像库可根据地铁征信数据进行动态更新，对乘客进行白黑灰名单属性划分。乘客画像属性如表2所示。

表2 乘客画像属性表

安检系统在安检点设置带生物特征识别功能的通道。当乘客进站时，安检系统通过精准生物特征提取、比对、识别，获取乘客白灰黑属性，将乘客通行方式相应划分为快速通行、正常安检及重点严格安检。乘客分类识别技术的应用如图5所示，其主要有3种应用方式。

图5 乘客分类识别应用示意图

3.2.1 应用方式一

乘客分类识别技术应用方式一为无障碍通行方式。在安检点设置带人脸识别及液晶屏显示功能的安检门(见图6及图7)。该安检门除金属探测功能外，还具备报警位置提示以及检测汽油、煤油、酒精等危险品的功能。当不同属性的乘客通过时，液晶屏显示该乘客实名信息、属性及报警位置提示，以辅助复检员进行精准复检。其中，对白名单乘客给予较大的信任，可简易安检，快速通行；对灰名单乘客正常安检；对黑名单乘客严格安检。

图6 应用方式一的安检平面图

图7 应用方式一的安检门液晶屏显示界面

该方式的优点是：乘客通行无阻挡，行走路线畅通，体验较好。缺点是：所有乘客均可通行，无法按表1对重点人员阻拦安检，仅作为辅助复检员的信息。

广州地铁体育西路站E口(2018年7月至今)及智慧化车站——广州塔站(2019年10月至今)进行了应用方式一的示范使用。

3.2.2 应用方式二

乘客分类识别技术应用方式二采用阻隔式通道(见图8)。阻隔式通道由具备生物物征识别功能的阻隔式闸机及有液晶屏显示功能的安检门组成。闸机与安检门可采用一体式设计或分离式设计。阻隔式通道也具备报警位置提示以及汽油、煤油、酒精等危险品检测等功能。阻隔式通道对乘客进行生物特征识别，且仅给予不带行李或小包裹的白名单乘客较大信任，允许其简易安检、快速通行。

图8 应用方式二的安检平面图

应用方式二的优点是：有效进行乘客精准分类，仅为有权限的乘客开放通行。缺点为：乘客通行受阻隔，需在此处及检票机处两次刷卡或刷脸验证，体验感差。

2018年10月起，广州地铁万胜围站、珠江新城站及嘉禾万望站进行了应用方式二的示范使用。由于乘客体验差及相关政策等原因，目前该方式暂停使用。

3.2.3 应用方式三

乘客分类识别技术应用方式三为票务安检一体机方式(见图9)。综合考虑方式一与方式二的优缺点，结合《智慧城轨发展纲要》中“探索票检、安检合一的新模式”的要求，开发了票务安检一体机，使票务系统及安检系统共享乘客信息。此设备仅允许不带行李或小包裹的乘客通过。其他乘客走X光机通道安检进站。乘客需先通过APP进行实名注册并申请开通此业务；当乘客通过时，票务安检一体机识别乘客生物特征、核实乘客为白名单并核对票证有效性后直接放行乘客通过。当票证为生物特征票种时，票务安检一体机将生物特征信息同时上传至票务系统及安检系统进行验证，待验证均有效后再放白名单乘客通行；当票证为其它票种时，待票卡经有效性验证，且安检验证为白名单后，放乘客通过。

图9 应用方式三的安检平面图

应用方式三的优点是：不仅避免了乘客的两次验证，改善了乘客体验，还完成了精准的乘客分类。缺点是：在站外安检或出入口通道安检情况下，会对付费区及非付费区隔离产生较大影响。因此，该方式仅适用于进站检票机前安检。

2019年9月至今，在广州地铁智慧化车站(广州塔站及天河智慧城站)进行了应用方式三的示范使用。按相关政策要求，乘客携带大行李仍需通过X光机的检查。

4 结语

全员安检模式下，安检员需对所有乘客无差别安检。巨大的客流量迫使安检员长时间、快速、高强度工作，不仅易于因工作疲劳而漏检或草率检查，还容易滋生“走过场、流于形式”的现象，使安检效果不佳。

针对安检现状，本文提出基于乘客信用画像的城市轨道交通安检应用，统筹建设乘客画像信息库，多维度分析乘客动态征信数据，进行乘客属性动态划分，从而实现各种分类识别技术的应用。

基于乘客画像信息库技术，安检模式可从“普适大众安检”向“精准重点安检”模式转变。不仅实现了白名单乘客快速通行，释放了白名单乘客所消耗的安检资源，减少安检运营成本，而且将有限的安检资源精准地用于黑名单乘客与灰名单乘客的重点检查，用技术防范辅助人力防范，保障了地铁安全；还满足了推广快速安检新技术、新产品，建立与客流相适应的安检新模式等政策要求。