面向未来——基于智能云（AI Cloud）的智慧机场建设

AI Cloud的核心理念为：边缘感知，按需汇聚，多层认知，分级应用。

其中，边缘感知是在边缘节点和边缘域上进行感知分析；按需汇聚是指数据根据应用方的需求进行汇聚，把不需要的数据过滤；多层认知是指每一层都有一个认知体系；分级应用指的是每一个数据上都有相应的应用方。

也就是说，AI Cloud是将智能处理注入到前端边缘节点，然后将有用的数据从边缘节点汇聚到边缘域，而边缘域的数据将按照需汇聚到云中心。以确保所采集的数据信息更加精准。所以，AI Cloud所汇聚到信息更为有效。中心汇聚了多个边缘域的有效数据，融合部分业务数据，构建了整个大数据的资源池。

海康威视的AI Cloud为合作伙伴搭建了一个合作的舞台，包括一个能力开放体系和两个生态圈。其中，能力开放体系包括：基础设施（计算机资源池和算法资源库）、数据资源（物联网资源池和大数据资源池）、平台服务（智能分析服务和大数据分析服务）、应用接口（智能应用平台和综合应用平台）四大开放资源。而两个生态圈则包括了设备厂商、基础软件厂商、算法厂商、数据提供商、应用开发商等产品与安全服务商、运维服务商、技术规范工作等服务。

机场的安防体系建设分为三个阶段，第一阶段的重点是区域全覆盖，第二阶段为立体联动安防，第三阶段为智慧安防阶段。

其中，第一阶段的建设重点在于安防基础建设，一方面实现从模拟监控到高清、数字化视频监控的全覆盖和权限控制；另一方面从安防区域划分上，要建立覆盖陆侧道路、航站楼、飞行区、周界等区域的监控体系；再有，从安防对象划分上，要覆盖人、车、物、飞行器、建筑等。主要用于事后的查询，目的是为了解决安全问题。

目前，我们正处于第二阶段，即立体联动安防的阶段。一方面要实现区域安防子系统集成至安防平台进行统一管理，同时实现安防子系统信息互通，应急预案立体联动；另一方面要将安防与机场其它业务进行有效的结合，实现其它业务的可视化功能；第三，人防、物防、技防结合，实现统一指挥调度的功能。这一阶段主要达到的目标是事中预防。 

第三阶段是智慧安防阶段，是线索感知的阶段，同时，挖掘僵尸数据，结合大数据分析来做决策，其突出的特点是全区域、全智能、全汇聚。

全区域：覆盖公共区、航站区、飞行区、周界等机场各区域，产品包含视频监控、门禁、报警、存储、显示等。

全智能：智能提升安防，智能辅助业务。视频分析、人脸识别、大数据挖掘等技术全面应用于机场行业。

全汇聚：视频汇聚集中存储，视频大数据挖掘深度信息；视频汇聚平台综合管理，子系统融合贯通，配合联动。

智慧安防——以人脸识别为架构

面对日益复杂的国际环境，机场需要借助智能手段提前掌握机场区域内的风险和问题，然后采取措施加以控制，同时需要通过大数据分析运行情况，合理分配资源和保障力量。

根据《民用运输机场安全保卫设施设备标准》（MH/T 7003-2017）视频监控系统应对航站楼出入口、乘机手续办理柜台、安全检查通道验证柜台、登机口等实施静态持续监控，满足24小时和全天候运行的要求，在现场光照环境下，图像应能清晰反映人的脸部正面特征，图像清晰度可满足人脸特征识别的要求。 

以人脸识别为架构，人脸是天然的身份标识符，在不同的场景下通过主动或被动的人脸采集与识别，可有效的满足人员身份确认、身份碰撞的需求。在机场，人脸识别可广泛应用于业务与安防环节，通过智能的边缘感知节点，实时捕获人脸图像，提取特征信息按需汇聚到边缘域或云中心，分层提供多样的应用支撑业务，从而提升运营效率，提高安保系数。

首先我们看主要是人脸识别的方向，从主动和被动上分，我觉得可以从二方面出发，一是人脸识别卡口化，即值机、安检、登机环节进行人脸识别核验身份信息，以旅客人脸为凭证实现无纸化登机，二是人脸识别的主动抓拍功能，可以实现安保防范（根据不同关注程度，设置分级黑名单库，从千万人群中识别出高危人员，根据预案进行处置）、门禁考勤（人脸取代通行证作为权限控制凭证，解决证件遗失、冒用等问题）、旅客服务（快速识别VIP身份，提供定制化服务）三项应用。

通过边缘域接收智能节点（前端）的数据，汇聚到云中心并进行统计分析，通过数据碰撞、业务分析，实现实时响应，快速联动。比如说电子警察捕捉到嫌疑人及嫌疑车辆，可以迅速联动信号机将交通信号灯快速切换成红灯，同时自动上报公安系统，这个决策就是云中心自行处理的，它的要求就是实时响应、快速联动，否则嫌疑车辆可能已经开过了几个路口，有可能就会错过最佳的抓捕时机。

云中心可以实现的智能功能包括：客流密度分析、客流统计、综合管理、视频摘要等等功能，从而实现数据查询、数据统计、数据分析、数据预警等。

在此方面，海康威视打造了深思智能融合产品，即算法仓库，具有全分析、开放架构、开放数据、算法仓库和算法编排等特性的中心级产品。也就是说，算法仓库里即有自带的人脸分析、人体分析、车辆分析、行为分析等功能，还可以融合其它厂商的智能算法，让整体的系统更加智慧。

比如：通过大数据判断一个小时以后机场的到港旅客将出现高峰值，但是机场的运营保障车辆当前非常少，这时机场运管部门就可以根据需要增加运营保障车辆来提高保障效率，这就是云中心分时响应，按需进行计算的原理。 

智慧运营

对机场航空器、人员、车辆、机坪、生产业务流程进行实时监控，大数据精细管控、协同决策，提高机场地面运行效率和航班运行正常率。通过物联网、智能监控设备等新技术的应用，系统采用自动化数据采集，利用可视化分析技术，通过智能运算，将分散的即时海量数据（如航班保障实时信息，车辆动态信息，机坪占用实时信息）直观的呈现出来。机场能过智能分析系统分析机场历史数据预测未来趋势，针对预测的机场流量时空分布，管理部门可合理安排运力、调整策略。

其中，对站坪的监控可以实时了解停机位状态；对客流监控可以实时了解机场人流密度；对航班监控可以与离岗信息系统对接监控航班信息；对车辆监控可以对道路、车坪进行监控。然后结合人、车、航空器、航班、机位信息进行综合态势分析。

边缘域其实就是分析服务区。也就是说，关键路径上的前、后序业务，前一环节的数据对于后一环节的业务压力预测有着支撑作用。可以在值机、安检候检区采集客流数据，信息实时传递并触发联动机制，以期获得更优的协调决策收益（如运行效率的提高，资源利用率的提高，旅客服务质量的提升，各方营业收入的提升等等）。

【安检】在安检区，我们可以把边缘域称之为客流控制系统或安检区客流运营分析系统，它可以计算旅客的排队时间，如果排队时间超过12分钟，我们就可以认为当前安检区域客流量比较大或者某一安检通道的通过效率比较慢等。通过这种检测，我们就可以设置临时多开放安检口来解决旅客排队时长的问题，为增开安检通道提供数据支撑。该系统目前在首都机场进行了应用落地。

【AR与A-CDM相结合】海康威视的AR智慧监控系统与A-CDM系统结合打造了站坪监控系统，AR现实增强技术在飞行区的应用，实现了多维感知+数据融全+智能应用，即在全景视频画面的基础上实现多视频的高低联动、目标跟踪、标签随动、视频接力等，以可视化方式辅助AOC实现飞行区飞机/航班、特种车辆、人、事件的管理。

一是自动识别和记录时间，解决人为录入时间不准的问题；二是通过车辆调度、定位系统和轨迹预判来管理各种保障车的到达时间，超过时间的我们要做预案。三是通过区域的客流统计，结合旅客离港、到港的信息实现流量控制，这些数据和应用都可以成为ACDM这些系统的数据池。

具体应用如下：

飞行区全景监控：AR智慧监控系统提供飞行区大场景监控画面，通过添加视频资源标签，可在全景监控中以画中画形式展示区域内监控摄像机视频，实现机场各区域视频资源的共享和视频信息增值应用，极大的延伸视频监控的范围。

航空器AR信息标签随动：从场雷达，ADS-B等系统获取航空器实时坐标，从A-CDM获取航班属性信息（航班速度、航向、高度、航班号、机身号等），实现地理坐标与视频坐标体系、航班信息的匹配，以叠加AR电子标牌的方式融合显示于全景视频中，跟随目标移动，辅助AOC等部门的监控调度，提高工作效率。

航班进程可视追踪：在全景监控画面中以看板方式呈现到港/离港航班，通过A-CDM获取航班信息与飞机信息，结合对应点位的监控视频，以可视化方式呈现航班进程与状态。

飞行区车辆、人员管控：在飞行区建设差分定位系统，将精准的车辆坐标信息传送给AR智慧监控系统，同时将车辆上的车载视频接入平台，可在全景画面内实现车辆的定位与视频调取，对于监控特种车辆是否合规工作起到辅助作用。监护、勤务等人员，通过手持单兵将坐标信息与视频信息上传到平台，可实现人员定位，通过单兵还能做到有效的指挥调度和实景勘察。

智慧服务

旅客出行为当前国内智慧机场的重要研究方向。面向旅客的智慧服务是智慧机场体系中的重要组成部分。

目前海康威视提供的智慧服务有智能机器人泊车、VIP客户识别与提醒等。其中，泊车机器人可以节约旅客的大量时间，同时，可以解决找车难和停车位不好找的问题。而VIP客户识别与提醒主要是针对航空公司的整体服务，一是对进入VIP厅或访问VIP值机柜台的乘客进行人脸识别，匹配VIP用户后系统推送提醒至工作人员移动终端或PC机，工作人员可以提醒VIP客户航班信息、根据VIP客户的喜好提供专属服务及差异化服务。

此外，智慧服务上，韩钦表示，AI+大数据+云可能主导未来科技创新，生物识别技术+智能穿戴设备+物联网等技术的结合可能改变民航业既有业务流程，从而提高效率，减少人为干预，提升客户体验。

【相关链接】海康威视是一家国有控股企业，隶属于中国电子科技集团，创立于2001年，现有员工26000名，拥有35家国内分公司、28家海外分支机构，于2010年上市，目前市值是3500亿左右。2015年5月26日，习总书记携浙江省委书记到海康威视视察，给予了其充分的肯定。