人工智能机场行李自助托运研究

周琪 孙长江 詹润铨 张纯良

摘 要：针对现代机场行李托运系统所存在的耗时耗力问题，通过调查问卷、旅客访问、实地研究等方式，对机场行李托运系统进行了多方位了解，将标签的RFID技术和人脸识别技术、机场自助行李托运系统进行结合，引导机场行李托运系统向智能化、高效化、人性化的方向发展建设，这样不仅缩短了旅客的候机时间，还提升了旅客乘机体验和服务品质，提高了机场运作效率，扩大了机场旅客容量，节省了机场的人力、物力、财力，对现代机场的智能化发展具有十分重要的意义。

关键词：人工智能；自助托运；无线射频；人脸识别

中图分类号：TP18 文献标志码：A

0 前言

据报告显示，近几年来，我国民航运输机场旅客吞吐量一直维持在10 %左右的增速，2016年全国民航运输机场的旅客吞吐量为10.2亿人次，2017年国内机场的主要生产指标保持平稳较快增长，全年旅客吞吐量超过11亿人次，完成114 786.7万人次，完成货邮吞吐量1 617.7万t，2018年我国机场全年旅客吞吐量超过12亿人次，完成126 468.9万人次，较上年增长10.2 %，根据民航总局有关统计数据显示，我国在民航领域的旅客增长速度高出同时期世界民航平均发展速度的2倍还要多。这种高速增长趋势，无疑会给机场行李的托运业务带来较大挑战。根据调查发现，多数旅客都对行李托运过程中需要排队等候的情况存在不满。

随着科学技术的不断发展，各种前沿科技象人工智能、互联网技术、大数据等，都逐渐应用于人们日常生活与各行各业生产中，给人们的生活带来了极大地便利。象近来出现的“无人超市”“无人银行”等自助新型运行模式，引起了极大地关注，给人们带来了新鲜体验并提供了极大地便利。在民航运输方面，人工智能也在悄无声息地改变着旅客在机场的出行需求，传统机场服务方式和管理模式早已不能满足旅客日益增长的智能化、个性化需求，而人工智能机场的出现满足了当今的旅客需求，顺应了当今社会的发展趋势。要想成为服务导向型的现代机场，就需要不断寻求旅客未来的真正诉求并紧跟时代发展潮流，只有这样才能掌握主动权，取得竞争优势。

国内多数机场在行李托运方面存在很多不足之处，象值机托运时，高峰时段客流量集中導致大多数旅客需要提前去机场排队。一般情况下，旅客需要托运行李时，至少要提前1.5 h～2 h抵达机场，排队等候的时间甚至可达30 min。具调查，有77 %的乘客对此表示不满，且大多数旅客对行李运输的安全问题存在担忧，特别是在到达目的机场提取行李系统，尚缺乏完善的安全保障措施，存在旅客行李错拿或延误到达的问题，具调查，有63 %的乘客对此存在担忧。因此该课题将对以上问题进行深入的研究分析，弥补当今机场运输系统的不足。我们将尝试使用RFID技术与人脸识别技术相结合的行李托运系统，使其满足旅客与机场运营的要求。

1 研究方法

1.1 实证研究法

该课题主要采用访谈法、问卷设计与市场调查分析等方式，作为分析问题的重点与思考的起点。对国内机场中具有资深工作管理经验的人员进行开放式的深度访谈，期望作为该项目定性研究的重要参考和焦点因子；同时设计调查问卷与调查方案，采取随机抽样的方式对机场旅客进行问卷调查，同时结合互联网线上问卷调查的形式，获取实证分析所需要的宝贵资料；再度运用因子分析法和结构方程分析法，通过SPSS等数据处理软件输出结果，为自助行李托运的优化设计及应用打下坚实的基础。图1为旅客调查（旅客疑问）结果。

1.2 案例分析法

该课题追踪国内外自助行李托运技术发展最成功的典型案例，从中归纳出先进的理论和设计理念，为自助托运的优化设计及应用提供参考意见和模板。象在美国McCarran机场运用RFID技术的案例中，使用上千个旧手提箱和行李袋等包裹对RFID系统的精准读取率进行了测试，得到的精准读取率为99.89 %，在对3 000个包裹进行的测试实验中，仅发现了一个读取错误。

1.3 文献研究法

该课题针对当今社会上基于人工智能的自助行李托运技术的最新理论、自助行李托运管理理论、自助行李托运发展模式及其相关对策，全面搜集国内外的相关学术期刊、论文著作以及政府与专业团队的出版物等各种文献资料，为项目研究提供理论基础，并通过进一步整理、疏导和探索这些文献的研究结果和建议，对其进行分析归纳并加以升华，在综合、集成的基础上进行创新，最终达到项目研究的目的。

该课题采用“采访调查—理论研究—案例分析—现状剖析—提出优化设计方案—根据实际情况落实方案”的思路，将国内外的先进智能行李托运发展理论和成功实践案例相结合，探讨自助行李托运的优化设计及应用。

2 研究内容

2.1 RFID技术分析

近年来，随着RFID技术的不断成熟、完善以及成本的不断降低，其在生产制造、销售流通和公共安全领域已经得到了大范围的采纳应用，而RFID最有潜力的应用领域之一的航空产业，也会加大对它的投入。RFID系统源于自动识别系统，是近些年来新兴起的，并受到广泛关注的一种非接触式识别技术，它的工作原理与IC相似度极高，两者的数据均存储在电子数据载体（应答器）中，通过磁场或者电磁场完成数据的交换任务，使用无线电和雷达技术。RFID系统一般情况下由2个部分构成：应答器（或电子标签）、阅读器。应答器的主要功能是存储物品信息，阅读器的主要功能是用来读取（或写入）应答器内部的芯片信息。其工作原理是阅读器向电子标签发送射频信号，电子标签（无源标签）内部感应电流并获得能量，然后阅读器接收储存在芯片中的产品信息。

2.1.1 RFID技术对行李的扫描识别与分拣

当今大多数机场行李托运使用的是条形码自动识别系统，条形码是由不同宽度的浅色和深色的部分（通常是条形）组成的图形，这些部分代表数字、字母或标点符号。如图2和图3所示，图2为传统条形码、图3为RFID系统的感应模型与RFID系统组成。

与传统的条形码相比，射频卡具有速度快、非接触性、无磨损、不受环境影响、寿命较长、便于使用的特点，以及具有防冲突功能，能同时处理多张卡片。由于普通条形码标签扫描系统的激光扫描头易受灰尘等污染物影响，行包在运输过程中条形码容易受到污损，而且条形码的识别精度想要提升具有很大难度，每个行李的提手位置都不一样，方向不一样，条形码也就不可能总是朝向一致，因此即便增加数个条形码读取器，也不能完全解决这个问题。而RFID的识别优势将弥补传统扫描技术的不足。

RFID技术是在托运系统中将写入行李信息的电子标签置于需要识别的行李上，行李进入阅读器的识别范围内后，标签会自动向阅读器发送行李信息，阅读器传送的信息由自动分拣系统对行李进行准确分类，进而装卸至相应航班上，整个过程几乎不需要人工干涉。

2.1.2 RFID技术对行李的定位与跟踪

基于人工智能的自助托运行李业务的人性化服务体系，将RFID的定位跟踪技术应用到行李的定位跟踪上，使用专用的RFID读写器及专用的可附着于旅客运输行李及各类包裹上的RFID标签，利用频率信号将信息由RFID标签传送至RFID读写器，进而实现对旅客行李及各类包裹的跟踪定位，特别是随着物联网的爆发式发展，与物联网关联后，旅客可以使用手机等移动设备查询行李位置和状态信息，实现了行包的全程跟踪与定位，防止行李混乱丢失，提高行李分类和运输的有效性。

2.2 人脸识别技术对行李的安全提取

人脸识别技术是指分析人脸视觉信息，比较人脸特征差异，同时与计算机技术结合，进而鉴别身份的技术。“人臉识别系统”集成了机器识别、机器学习、专家系统、模型理论、视频图像、人工智能等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，实现了生物特征识别的最新应用。

主要的人脸识别方法包括几何特征的人脸识别、基于特征脸（PCA）的人脸识别、神经网络的人脸识别、弹性图匹配的人脸识别、线段Hausdorff距离（LHD）的人脸识别、支持向量机（SVM）的人脸识别等识别方法。

人脸识别技术是用非接触方式，隐蔽地取得人脸视频信息；成本低廉，所需器材设备简单易得；可交互性强；通过人脸识别系统，能保存人脸的图像信息，加强事后跟踪能力，有较强的事后跟踪能力。

首先，建立人脸面相档案，当旅客办理行李托运时，刷取身份证后，系统感应后，摄像头自动扫描人脸，获取人体面相，系统自动用当前的面纹编码与档案库存进行对比，同时与无线射频的跟踪定位紧密结合，从而通过人脸识别，将旅客与行李进行自动匹配，待旅客提取行李后，需过关闸出机场，旅客将电子标签取下，插入回收孔，人脸识别系统扫描旅客面部信息，与回收的电子标签迅速匹配，匹配成功则关闸迅速打开，旅客带走行李。

人脸识别技术与自助行李托运技术的无缝结合，实现了行李托运流程的流畅衔接，增强旅客行李的安全运输，结合互联网信息传输技术，自助办理行李托运采集人脸信息，将人脸特征信息与行李身份信息相联系，赋予托运行李个性差异信息，大大提升行李托运时的安全性、便利性和高效性。

3 结语

RFID技术的使用能够使机场行李的托运效率提高50 %，也使行李的安全运输率提高至少30 %；人脸识别技术的投入将旅客的行李错拿率降低到接近0.11 %，将以上技术无缝衔接并与行李托运设备进行良好的结合，实现自助行李托运的流畅有序操作，这不仅缩短了旅客的乘机时间，极大地提升了旅客的乘机体验，而且有效地提升了机场的服务品质和运作效率，为未来机场自助行李高效化、人性化、安全化运输提供了良好的发展方向，推动机场的人工智能化进程。只有不断加强高新科学技术的运用与实践，才能从根本上提升机场运作效率，使其适应整个行业的发展要求。

参考文献

[1]赵铭，许冀威.RFID技术在航空领域的应用研究[J].航空制造技术，2016（22）：107-109.

[2]朱新宇，李宝国.RFID技术推动民航安全高效管理[J].西安航空学院学报，2016（1）：55-59.

[3]王文峰，李大湘，王栋.人脸识别原理与实战以MATLAB为工具[M].四川：电子工业出版社，2018.

[4]胡武文.基于人脸识别技术的机场门禁系统设计及实现[J].建筑规划与设计，2014（1）：215-216.