中国民航局第二研究所大数据技术研究所所长助理 潘野

潘野：非常高兴，在这里跟大家分享一下，我下面就构建机场视频智能分析体系，智能溯源识别“B类”群体。民航二所建设的信息化方案，民航二所的大数据研究所、工程技术研究中心，这两年一直致力于民航建设新技术的突破和关键技术的落地，在2017年被民航局授予重点实验室。我们在民航机场信息化领域也是积累了大量的科学研究、行业支持、产业化应用的经验，这是来自团队简单介绍。

我演讲的题目分为三个部分，首先将回顾一下，机场视频智能分析在行业的应用场景理解。其次在新冠疫情期间应用智能溯源识别“B类”群体，最后讲一下机场视频智能分析技术在民航的应用。

说到智能分析技术，这两天在也经常提到，跟大数据、人工智能、深度学习算法等等一起不断地去改变我们的行业、改变我们的民航机场，为我们的行业以及为机场提供精细化的能力、态势感知的能力，推动大批智能应用，同时也提供一系列的精准预测和决策支持这样一个服务。

说到智能分析技术，前面多位嘉宾也曾提到，这个词是机场非常重要的一个技术，他通过视频流，昨天我记得有一位嘉宾提到的旅客排队，场面的分析区，将他们的运行态势、状况、特征等等可以转变为识别结构化的数据进行加以识别。特别是在航站楼内的旅客，我相信智能分析技术在未来一定是需要重点关注的信息化手段。

进一步将智能分析技术的应用场景缩小到民航机场的航站楼内，这里将航站楼内的智能分析技术应用，归纳到以下几个情况。

首先对人流排队情况检测，还有异常场景识别，还有行为识别，包括对具体的旅客工作人员进行奔跑、越线，甚至是大规模人群聚集人群。最后就是一个目标识别，目标识别针对专门的人具体的身份进行识别。前三个业务场景是针对群体、针对趋势针对大范围人群进行相应应用，而目标需要与每个旅客的身份发生关系，同时需要目标识别的深度达到80%以上，这样的业务场景才更有意义。目标识别的这项技术，特别是对智能分析算法提出更高的要求。

第一个是行人重识别技术，第二个是人离识别与特征识别，第三个是跨摄象头追踪。包括我们在旅客信息的获取层面，需要获取相应的信息，同时也需要一个渠道网络来支撑咱们视频数据传输支持。

在解决算法能力和环境依赖的能力之后，其实还面临一些一系列的业务场景需要去解决它。

具体来看一下，第一个所说目标识别，首先我们想到的是人脸识别，其实人脸识别现在业务上已经应用。这张图是国内的大型机场，第一个是180度的广角下人脸提取，第二个是登机口指廊机人脸提取，第一个视频没有捕捉到所有的人脸。第二个是视频分析算法，哪怕一个经验丰富的安检人员，能找出这个人吗？很困难。

所以我们面对到的这个难点在航站楼进行寻人找人也是非常困难，内部也有大量的数据和真实场景进行验证。

第二，业务场景有时效性要求。找人通常在业务应用层面一定具有时效性的要求。如果说现在发出的一个找人的指令，十分钟反馈这个人在哪里没有意义。所以说，对于每一个图片里面，人流密集度非常大的情况之下需要耗费大量的算法资源，在航站楼内实现视频实时性的找人，时效性是需要关注重点问题。

第三个技术难点，人体属性特征提取识别困难。这是国内某一个机场，通过摄影头拍摄到的画面，这里也有年龄、性别、上身衣服是否戴帽子，因为灯光差异带来的不确定，仅仅是通过人的属性，来实现位置的确定和身份的确定也是难以实现的。我们应该怎么做呢？接着来看。

结合这次新冠疫情，如何在航站楼找人成为疫情期间迫于眉睫的问题。各位嘉宾都知道，在疫情最严重时，国家提到了A、B、C、D四类人群的追溯。A类是已感染人群，B类是被A类感染的未知人群，谁也不知道B类人群，机场是B类人员高发区域。航站楼作为值机、安检、登机的关键区域需要进行大密度高聚集的人群排队。当时行业内也在思考，怎么能通过信息化技术来实现B类人群搜寻。在此技术上，提出一些方案。基于数据大数据平台，在安检和值机的区域，去捕捉旅客的人像，同时对人像进行倒序追踪，确定在视频流程过程一些重要的轨迹信息，同时对每一个轨迹内的节点进行一米范围之内，就认为你可能存在被传染的风险。那么在同源内确定一系列被框选出的旅客，同时对每一个旅客进行视频分析技术的目标统计的跟踪，直到他在值机安检区域，输出具体的身份信息，同时将身份信息与大数据平台中的旅客信息对比，得到他到底是谁？

这样的机制运用了大量的智能分析的技术，通过业务场景的设计，规避到前面所提到问题。看一个具体的例子，这也是一个真实案例。在今年上半年，红色框选的是确诊旅客，根据他的旅客身份信息找到柜台编号，确定关键区域的影像位置，这是值机区域的一个样例。

第二，通过视频倒追信息，只到他在值机安检关键区域，最终完成对他的追踪识别。今年上半年在民航局的大力支持之下，民航二所提出了B类人群识别系统。在疫情最严重期间，帮助北京首都机场和大兴机场总共识别出数百人的B类人群，提前去采取隔离等处置措施，也帮助首都机场集团在航站楼针对特殊人群、关键人群溯源识别防控功能。这一项目的相关报道了也在今年上半年刊发在中国民航报的头版头条。

通过这个项目我们也获得了一些专利，这项技术和这项算法形成了疫情期间，公共潜在的感染者系统，在两个月的时间得到了专利授权，这也是我国知识产权部门对民航部门在疫情防控方面的认可。随着这项技术的突破，能很容易延伸到机场内部的需求。通过这项技术，重点地关注机场的行人，如迟到的行人、航站楼的VIP旅客等等，甚至结合着一些技术系统，可以在前端上面把这个人位置找出来。甚至可能没有B类人群，针对一些特殊的需求，包括对黄牛的识别，都可以对航站楼人群进行捕捉。

这个项目在成都机场和广州机场都在进行相应的落地工作。

最后还有一件大事想和大家分享：今年在9月10日由民航局和四川省联合共建、民航二所担任项目法人的民航科技创新示范区项目开工仪式在成都东部新区天府国际空港新城隆重举行。在这里也呼吁大家，未来和我们一起共创民航业的发展。我的汇报就到此结束。

谢谢！

【PDF】构建机场视频智能分析体系，智能溯源识别“B类”群体