近年来经济和贸易的快速发展，带来了货物流通和航空旅客吞吐量的飞速增长。2021年，我国货物贸易进出口总值达到39.1万亿元人民币^[1]，位居世界第一，其中跨境电商进出口规模达到1.92万亿元^[2]。2019年，全国民航运输机场完成旅客吞吐量13.52亿人次，位居世界第二^[3]；2021年，我国快递业务量达到1083亿件，包裹数量占全球一半以上^[4]。巨大的物流吞吐量也给行包货物查验带来了持续增长的负荷与压力，尤其是以大型民航枢纽机场、海关航空口岸和邮政快递处理中心为主的交通物流枢纽需要快速处理大量的行包货物。目前，行包货物安全面临来自危爆物品、货物走私、不合格/合规防疫物资出口等多重威胁。据统计，2019年，全国海关立案侦办走私犯罪案件4198起，同比增长16.8％^[5]；2020年1月至9月，仅在广州海关一地检出不合格进出口危险化学品及其包装448批、重约2.2万吨，货值1046.5万美元^[6]。面对不断增长的行包货物规模，如何对大型机场、航空口岸和邮政物流中心等交通物流枢纽实现更加高效、更加智能的行包货物实时查验验放已成为各级监管机构不得不面对的一个重要难题。

在行包货物安检领域中，CT（computed tomography）成像技术已经趋于成熟并成为不可替代的重要技术手段之一。利用X射线的穿透性，CT技术无需开箱即可快速获取被检行包内部的三维物体信息，有效地提高了违禁品和危险品的识别率和查验效率，CT技术具有独特的技术优势^[7-8]。自Hounsfield 1971年研制成功第1台医用CT后^[9]，CT技术在医学、工业领域得到广泛的应用，并且逐渐向安检领域延伸。1988年泛美航空公司洛克比空难事件迫使美国政府要求航空机场开始部署爆炸物探测系统，用于检测行包货物中藏匿的爆炸物^[10]；1994年，InVision公司推出首款通过FAA（美国联邦航空局）认证的安检CT设备^[10]；香港国际机场和广州白云机场分别于1997年和2004年开始配备CT安检设备，中国开始进入CT安检设备时代，CT型安检机成为重要机场的核心安检设备^[11]；2009年，同方威视技术股份有限公司（以下简称“同方威视”）推出的第一台国产化CT安检机在北京首都机场开始使用^[7]；2021年，同方威视研制的全球首台航空箱CT安检机在深圳机场落地^[12]，同年，同方威视静态CT安检机通过科技成果评价，技术水平达到国际领先^[13]。

1.   CT技术简介

1.1   CT技术原理

自1895年伦琴发现X射线^[14]以来，X射线成像技术已经惠及人们日常生活的方方面面，极大地推动了物理学、化学、生物医学、材料学等学科的发展，在临床诊断、工业生产及安全检查等诸多领域取得了重要的应用。在诸多X射线成像方法当中，CT技术通过X射线对物体扫描投射得到的投影数据重建物体的三维立体图像，基于能谱的CT技术还能检测出物体的组成成分，从而在燃爆物检测领域得到了广泛应用^[15]。

CT技术是建立在不同材料的物质对X射线衰减程度不一致的物理基础之上，其重建的数学理论为：如果可以获得物体内某个切面沿不同方向密度数值的线积分，那么可以通过投影变换计算该切面物体的密度分布^[8]。这里我们引入X射线线性衰减系数$ \mu $，入射射线强度为$ {I}_{0} $，透射射线强度为$ I $，透射路径为$ L $，那么可以得到：

当X射线沿着一个角度方向进行扫描成像时，可以直接获得数字X线摄影（digital radiography，DR）图像，一般用入射被检物体前和出射被检物体后的射线强度之比的负对数表示：

DR图像获得的实际上是沿着X射线传播路径上物质衰减系数的积分值，物体内部的三维结构无法在二维DR图像上进行展示，而是会发生混叠，从而导致关键信息被遮挡。而CT技术能够获得物体内部结构的三维立体图像，不会造成物体内部关键信息的混叠和丢失，因此逐渐成为行包货物查验的核心技术手段之一。为了获得足够充分的数据来实现三维重建，CT成像过程中通常需要进行多个角度直接或间接地扫描成像，如图1（a）所示，为滑环CT系统成像示意图，待检箱包放在通道内随着皮带匀速运动，滑环带动射线源和探测器旋转实现箱包360° 扫描成像。CT三维重建算法发展至今主要分为解析重建算法和迭代重建算法，前者主要包括基于傅里叶中心切片定理的滤波反投影算法^[16-17]、PI线重建算法^[18-19]、FDK三维重建算法^[20-21]等，后者则主要包括代数迭代算法^[22-23]和统计迭代算法^[24-25]等。图1（b）中为三维重建图像，从中可以清晰辨别箱包内部隐藏的各类物品。

图  1  CT成像系统示意图及CT三维重建图像^[8]

Figure  1.  Schematic diagrams of the CT imaging system and CT 3D reconstructed images^[8]

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CT三维图像和DR二维图像相比，在行包货物的检测中占据更大的优势。如图2所示，对比箱包的DR和CT图像，CT图像的优势：

图  2  箱包的DR图像和CT图像对比

Figure  2.  Comparison between DR images and CT images of baggage

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（1）CT图像无需担心目标物体因为遮挡问题而被漏检。图中DR图像中难以分辨的管制刀具和薄片物品在CT图像中一目了然，从而容易被检测出并报警。

（2）CT图像可以提供更多的图像信息。CT三维重建后可以获得衰减系数和材料密度的三维空间分布，从而确定行包货物内部物品的材料种类，并且可以分辨在DR图中相似形色的两种材质物品，如图2中的红糖和炸药模拟物。

1.2   传统安检CT应用模式

自2001年“911事件”以后，安全反恐成为全球持续关注的热点问题之一，统计数据表明2007年至2021年全球共发生6.05 万余件恐怖袭击事件^[26]，导致维护国家安全和公共安全的需求持续高涨，极大地推动了包括CT安检机在内的技术和设备的蓬勃发展和广泛应用。如图3所示，分别为Rapiscan Systems和Smiths Detection公司推出的CT型安检设备。通行旅客只需要将行包货物放置于CT机上的传送皮带上，等待行包货物通过CT机后，即可实时实现行包货物违禁品和危险品的检测。

图  3  Rapiscan Systems和Smiths Detection公司的CT检查设备

Figure  3.  CT inspection equipment of Rapiscan Systems and Smiths Detection

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如图4所示，传统安检CT应用模式下，CT安检机通常放在机场等公共场所的安全检查入口处，需要旅客依次排队将行包货物放置于传送带上进行检测，同时还需要有经过专业培训的审图员实时查验获取的三维重建图像以确认箱包内是否存在违禁品和危险品，现场还需要其他工作人员负责维持秩序、对有嫌疑的箱包进行重新检测或开包检查等。传统安检CT应用模式存在以下弱点：

图  4  深圳机场试用同方威视手提行李CT型安检设备^[29]

Figure  4.  Shenzhen Airport tried to use NUCTECH’s CT-type security equipment for hand-held baggage^[29]

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（1）分散性。同一机场不同CT设备之间是彼此独立的、不产生关联的，彼此的数据信息、查验业务难以进行统一规范和管理，不利于根据业务需求进行扩展和重新组合。

（2）低效性。单一CT设备需要在现场本地完成箱包扫描、审图查验等全部业务，并且根据查验结果还需当场进行重新检测或开包检查等操作，这样无疑限制了查验效率，无法满足大型机场、口岸和物流中心等每小时数万乃至数十万行包货物实时验放的要求。

（3）接触性。传统CT安检机现场需要配备多名工作人员来完成查验的全部过程，安检员与旅客之间有直接或间接接触，在当前全球新冠疫情肆虐的情况下，可能会导致现场人员交叉感染，难以保障公共卫生安全。

2019年底，新型冠状病毒肺炎开始爆发并迅速蔓延至全球^[30]。截至2022年6月9日，全球累计已有5.3亿人次被感染、631万人次死亡，我国境内累计确诊112万人次、累计死亡1.6万人次^[31]。在当前严峻的国内外疫情形势下，如何实现非接触式智能化行包货物查验成为各国海关、机场等公共场所安检的迫切需求。

针对海关和民航等交通物流枢纽中心行包货物查验验放的场景多样、流程复杂、时效性强、可靠性要求高等特点，需要建设面向大型机场和航空口岸等的行包货物查验实时验放系统，研发智能查验装备及智能查验系统，提升查验的自动化、智能化和查验效率。

2.   行包货物实时验放CT智能解决方案

2.1   概述

传统安检CT应用模式，通常具有分散性、低效性和接触性等特点，越来越难以满足大型机场和口岸大量行包货物实时验放的要求，结合当下严峻的国内外新冠疫情防控形势，高效率、高可靠、非接触的CT智能解决方案在行包货物安检领域中具有巨大的发展潜力和广阔的市场前景。

面向行包货物实时验放的CT智能解决方案（以下简称“CT智能解决方案”），是以CT型安检设备为核心，以可见光、红外等多种底层传感器为辅助，以互联互通的安检云平台为基础，进行数据信息的统一采集、传输、存储和处理，从而实现多维智能感知的整体解决方案。该解决方案采用基于行包辐射成像图像、行包可见光图像、行包货单信息、行包所有人信息等多维信息的集成验放系统和方法，旨在高效完成行包货物的实时查验和分选，将旅客信息与箱包信息相绑定，实现正常旅客的快速通行和嫌疑行李的有效拦截。

如图5所示，为CT智能解决方案的整体框架图，这里将解决方案分为设备层、适配层、消息服务层和应用处理层4个层次。

图  5  行包货物实时验放CT智能解决方案框架图

Figure  5.  Framework diagram of CT intelligent solution for real-time inspection and release of baggage and cargo

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（1）设备层。设备层是CT智能解决方案的底座和基础，主要包括使用场景下的各类硬件设备。CT型安检机是设备层的核心，它对应的是解决方案核心需求——违禁品和危险品的检测，根据应用场景需求通常会使用多台或多种型号的CT机。此外，解决方案中还需要配备其他底层传感器和设备，从而实现各项辅助应用功能，例如可见光设备用于采集旅客身份信息和进行箱体识别，红外设备用于旅客体温监测，海关行李监管锁自动施封装置用于嫌疑行李的自动拉距和自动绑锁。

（2）适配器层。适配器层用来接收来自设备层各个设备的检测数据、并将检测数据转换成具有预定的消息服务接口协议形式的事件，同时也能够将上层指令消息转换成适合对应设备的指令形式并发给相关设备，它是连接设备与后台数据处理及应用需求之间的桥梁，也是数据传输的主干道。CT智能解决方案最大的特点是实时采集大量图像数据，包括CT扫描数据、可见光视频数据等，这就对数据的实时、快速、稳定传输提出了挑战。

（3）消息服务层。消息服务层是CT智能解决方案中人机交互的纽带，将实际设备与业务功能相连接，不仅接收来自适配器层发送过来的整合设备数据的事件信息，还返回应用处理层根据业务需求给出的指令消息。为了实现不同设备之间的互联互通、云端数据的统一处理和分析，通常需要采用同一套面向查验应用的数据规范和标准交互接口，这也是消息服务层的重要技术支撑之一。

（4）应用处理层。应用处理层是CT智能解决方案的中枢大脑，将经由适配器层和消息服务层传输过来的各类事件消息，根据应用场景进行整理处理，从而实现各个业务功能，并将与之相关的业务消息向下传递至设备层来执行相应的操作。应用处理层将会接收来源于设备层的大量数据，将这些数据根据业务功能分门别类传输到各个模块，例如CT智能审图、智能同屏对比、远程集中判图、图像智能复审和视频人包跟踪等，根据模块输出的结果来确定该业务功能所需要的对应设备及其操作。

2.2   关键技术研究

面对大型机场、口岸、物流中心峰值每小时数十万件行包货物查验实时验放的要求，如何实现“查得快、验得准、拦得住”是CT智能解决方案需要解决的关键问题，需要对与之相关的关键技术展开研究和探索。以下从高通量大通道新型CT成像理论与模式研究、基于人工智能技术的高性能目标识别方法研究、高可靠低延迟数据服务平台设计和行包货物实时跟踪定位方法研究4个方面展开介绍。

2.2.1   高通量大通道新型CT成像理论与模式研究

早期的第3代CT^[9]利用电缆来传输 X光机和探测器信号，电缆在旋转扫描过程中可能会发生缠绕、拉伸和铰合，明显影响了扫描速度的提高，限制了CT技术的发展。为了解决这一问题，引入了主要由滑环和碳刷构成的滑环结构。该结构将X光机和探测器固定在滑环上同步进行旋转扫描，无需电缆即可实现电力和数据的传输，消除了第3代CT扫描时加速、减速和回位的过程，极大地提高了扫描速度，使得基于滑环结构的螺旋CT（图1（a））成为目前安检应用最广泛的CT设备^[32]。随着社会经济的发展，海关和民航现场单位时间内通过的行包货物量激增，这也要求螺旋CT的皮带速度和滑环转速同步提升（Smiths Detection公司的CT设备皮带速度高达0.5 m/s^[28]）。得益于CT重建技术的进步和发展^[33-35]，螺旋CT在满足高通量查验要求的同时，也能够实时获得高清的三维重建图像。

然而，安检螺旋CT受限于机械结构所能承受的最大旋转离心力，其核心部件——滑环在旋转速度上已经趋于极限，难以同时兼顾高转速和大通道尺寸的需求，限制了安检CT的通量指标和适用行包的种类，因而需要在传统CT成像模式上进行颠覆性创新。如图6所示，分别为Rapiscan Systems公司提出的双环结构静态CT系统和清华大学提出的多段直线光源静态CT系统的示意图。和螺旋CT不同，静态CT无需滑环带动光源和探测器旋转扫描成像，而是在物体周围分布一系列X射线源并进行逐次曝光，它通过X射线源高速切换来实现每秒几十转的等效转速，是滑环CT转速的几倍乃至几十倍，不但避免了旋转离心力，减少了对机械结构稳定性的要求，极大地降低了噪声和振动，提高了系统的安全性和可靠性，同时更容易实现CT系统设计的紧凑化和轻便化，设备整体重量相比于同量级滑环CT下降三分之一甚至一半。此外，碳纳米管冷阴极X射线源技术的研究和突破，使得静态CT关键部件——多焦点 X射线源模块得以实现，进一步推进了静态CT技术的发展^[38-39]。

图  6  静态CT系统示意图

Figure  6.  An illustration of stationary CT systems

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综上所述，静态CT因其灵活的系统结构设计，更加适合嵌入到机场、口岸、物流中心等高通量行包货物实时查验的应用场景，不仅有效提高了行包货物的查验效率，而且还能够根据不同应用场景的场地要求（例如承重能力有限的航站楼）采用合适的扫描方式、通道尺寸和皮带速度等物理方案设计。

与滑环CT相比，静态CT的系统结构更加灵活，成像过程多为非标准扫描轨迹，无法直接采用传统的基于傅里叶中心切片定理的解析算法来进行三维重建，需要根据静态CT的成像模式重新推导其重建相关公式。以下将以由一组对称分布的无限长线性光源阵列和线性探测器阵列组成的静态CT系统（图7（a））为例，简要介绍其解析重建方法。

图  7  直线分布式光源和直线探测器的静态CT系统及其成像几何示意图^[40]

Figure  7.  An illustration of a stationary CT system with rectilinear multi-sources and a detector, as well as its imaging geometry^[40]

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传统的傅里叶中心切片定理是针对平行束CT而言，对于图7（a）的静态CT而言，需要对该定理公式进行改进，从而将其探测器接收的一维投影信号$ {q}_{\beta }\left(l,t\right) $与物体$ f(x,y) $的二维傅里叶变换之间关联起来^[40]：

如图7（b）所示，其中$ \beta $为探测器和光源阵列的法线方向和坐标系Y轴的夹角，$ l $为出束靶点到光源阵列中心的距离，$ t $为虚拟投影位置到虚拟探测器阵列中心的距离，$ D $为虚拟探测器阵列到光源阵列的距离，$ \theta $和$ s $则对应于传统平行束CT扫描中的投影角度和探测器位置，可以用$ l $和$ t $来表示：$\theta =\mathrm{arctan}\Big((l-t)/D\Big)-\beta ，s=tD/\sqrt{{\left(l-t\right)}^{2}+{D}^{2}}$。

得到与静态CT系统结构对应的傅里叶中心切片定理后，即可得到此时的滤波反投影重建公式如下，其中$ {Q}_{\beta }\left(l,t\right) $为$ \beta $角度上滤波投影结果^[41]。

对于实际静态CT设备而言，由于射线源和探测器是有限长度的，如果采用图7（a）的系统结构，扫描过程中的采样角度将会受限，难以实现良好的图像重建效果。因此，通常会采用多个扫描段，如图6（b）所示，每个扫描段将采用一组有限长度的直线排布光源和探测器，从而获得足够多等效采样角度下的投影数据，提高重建图像质量^[39,42]。此时，静态CT一次完整扫描后的投影数据可能存在冗余重叠问题，而采用滤波反投影重建算法时，需要确保重建物体中的每一点在180° 的某一角度内有且仅有一条射线照射，因此引入权重因子，对多个扫描段内的投影数据进行加权处理^[43-44]。

2.2.2   基于人工智能技术的高性能目标识别方法研究

高通量行包货物实时查验时会产生超大规模的CT数据，如何从中快速有效地检测藏匿的危险品和违禁品（即“验得准”）是CT智能解决方案中的核心技术问题之一。早期是采用人工判图的方式来检测行包货物，其检测结果非常依赖于判图时审图员的个人因素，例如是否具有丰富的审图经验、个人精力是否集中等，这就可能导致不同时段同一张图同一位审图员的判图结果不大一致，给行包货物的查验带来不可控的风险。因而，近年来兴起的人工智能技术成为一个很好的选择，将其引入到安检领域，能够在一定程度上辅助甚至替代人工来分选存在嫌疑的箱包，从而提高查验效率，促进海关和民航监管水平的提升。

与现阶段国际上得到广泛研究的二维可见光图像不同，CT重建图像展示的是被检物体内部的三维结构信息，一方面空间维度更高、图像信息更加复杂，进行危险品和违禁品目标识别时的难度更大，另一方面单个箱包的重建图像数据量也远高于可见光图像，对计算机资源的要求更高。如何根据海关和民航应用场景高通量查验的要求，结合CT数据的特点，对现有的技术手段进行改造和完善，是人工智能技术融入安检领域的关键问题。

现有的基于可见光图像的目标识别方法应用于CT重建图像时，存在耗时过长、检测错误率偏高等不足^[45]。针对CT数据空间维度高的特点，研究人员提出了基于深度学习的立体数据快速变维和多维度特征提取方法^[46]。其主要思想为：将复杂的三维图像沿着不同角度投影获得多张二维图像，尽可能保持图像特征的同时降低图像复杂度和数据量大小；在投影的二维图像上利用深度神经网络来提取图像特征，并抽象为语义信息映射回三维空间，通过多维度特征提取来获得最终的三维物体检测结果。如图8所示，为三维箱包图像的目标检测结果，其中锂电池和刀具的图像区域已被框选出来，并能够在不同视角上进行展示，从而便于审图员进行查看。

图  8  三维箱包图像目标检测效果

Figure  8.  Object detection results of a 3D baggage image

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为了进一步降低计算时间，还可以对神经网络模型进行优化，在保证精度的同时尽可能简化网络结构和降低模型参数量。基于这一考量，孙运达等^[46]提出了基于自适应通道剪枝的模型加速方法，通过预设评价指标对不同层的卷积核进行打分，在保证损失函数最小化的同时简化网络模型，并根据原始数据上的训练结果对网络结构进一步微调，从而在模型的运行效率和检测性能之间取得良好的平衡。该剪枝后的模型在ImageNet数据库上进行了测试验证，从实验结果来看，相比于未进行模型加速，在保证测试精度（约73％～75％）近似的前提下，参数量下降一半多，浮点运算次数下降1/2至2/3，显著地提高了运行效率，从而实现秒级禁限品检测。

2.2.3   高可靠低延迟数据服务平台设计

高通量行包货物查验实时验放时，将会产生超大规模的CT数据，根据解决方案全流程数据流、控制流和时效性的要求，需要针对该高通量应用场景下的数据采集、传输和处理设计一套高可靠低延迟的数据服务平台。

行包货物从进入安检CT设备进行扫描成像到输出箱包识别结果，每个步骤都有一定耗时，如果采用串行的方式开展安检流程——即先后执行每一圈数据的完整操作，那么可能会导致行包识别的实时性得不到保证。以安检螺旋CT为例，为了减少从原始数据采集到箱包识别结果展示界面的延时，需要设计如图9所示的并行处理流程，以降低串行执行的延时。在并行设计中，根据螺旋CT旋转扫描的特性，将滑环每旋转一圈的时间设定为每个并行步骤的最大执行时间，即要求每个步骤的耗时都小于滑环旋转一圈的时间，这样才能满足设备连续扫描的实时性。此外，结合CT数据数采、重排、重建、识别和传输等各个步骤数据处理的特点，采用GPU加速、CPU并行、内存共享等技术来进行优化，尽可能降低每个步骤的耗时。

图  9  行包货物实时查验并行处理流程

Figure  9.  Parallel processing flow for real-time inspection of baggage and cargo

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高通量的行包货物查验将会给人工或AI判图带来巨大的压力，结合机场口岸不同时段内行包货物规模可能产生明显波动的情况，如何合理给不同的判图站点分配任务，优化资源分配，进而提高查验效率，是CT智能解决方案面临的难题之一。针对高并发的判图任务，CT智能解决方案采用一套高效的集中判图调度框架（图10），最大程度地释放多机判图的能力。其中，集中判图调度服务可以分为资源管理和任务调度两部分：资源管理模块一方面实时采集所有判图站点的状态数据，另一方面从任务调度模块获得任务分配情况数据，基于这两种数据通过综合评判策略实现最优资源匹配，并将结果反馈给任务调度模块；任务调度模块动态管理着所有判图站点的连接信道，根据资源分配结果将并发的判图任务同时下发给多个站点，实现高效的并发任务处理，减少任务拥塞。

图  10  集中判图调度框架图

Figure  10.  Framework diagram of centralized analysis

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CT智能解决方案涉及到高通量超大规模数据复杂的处理流程，如何保证整体解决方案的稳定可靠是需要关注和解决的重点。如图11所示，为一套用于安检基础服务的高可靠性保障机制，它是基于“多任务多队列”的分布式并行模型架构来实现的。该保障机制定时获取虚拟机运行状态、核心服务状态和网络连通性的关键指标；检测存在异常的虚拟机将进入恢复等待队列，进行必要性扫描检测；虚拟机确定需要恢复后接下来进入恢复运行队列，根据预设策略进行重启或重建恢复；恢复过程出错的虚拟机将会运行恢复重试任务来避免未知问题导致的恢复错误。此外，还添加了包括卷可用检测、宿主机选择和例外机制在内的防错保障模块，有力保障虚拟机的顺利恢复，避免造成对其他正常虚拟机的干扰。为提高所有操作过程的人性化，高可靠保障程序为所有配置、恢复过程和结果都提供了可视化操作界面，以提高交互便利性，降低使用难度。

图  11  高可靠保障机制总体运行架构图

Figure  11.  Overall operation architecture of high reliability guarantee mechanism

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2.2.4   行包货物实时跟踪定位方法研究

在机场海关行包货物查验过程中，针对检测出来的存在嫌疑的行李，如何在行李提取大厅、海关查验区等对这些箱包进行自动定位和跟踪是近年来海关查验监管领域的一个重要发展方向，对应着CT智能解决方案中“拦得住”的关键问题。一种可行的做法是使用实体标记定位布控箱包，例如通过RFID、UWB等传感器进行通信定位，另一种是使用箱包表观视觉信息布控并跟踪定位，即箱包再识别（Baggage ReID）。箱包再识别是目前机场、海关等安全性高要求场所使用的智能行李检查设备的关键技术，该技术是通过监视系统中不同摄像机采集的图像来识别出感兴趣的箱包。在传统的安检系统中，通常使用附有射频识别（RFID）标签，来对行李物品进行追踪。然而，这种方法有几个局限性：①在许多情况下，RFID标签在运输过程中会脱落或被故意撕下以避免检查；②将 RFID标签贴在行李上是一项劳动密集型和耗时的工作；③行李中的金属可能干扰 RFID标签的检测。因此，随着智能监控新技术的快速发展，基于视觉外观的箱包再识别技术受到更多的关注^[47]。

在目标再识别（ReID）任务中，行人ReID^[48]和车辆 ReID^[49]在近几十年被进行了大量的研究；然而，对箱包ReID的研究较少。因为箱包ReID面临着更大的挑战，如遮挡、形状变化、运动模糊、视角变化等，其中，视角变化是一个主要问题。一方面，不同的行李物品在同一视角中会存在非常相似的外观，如图12（a）所示；另一方面，行李物品在不同视角下会呈现很大的外观差异，如图12（b）所示。由于面临着同一视角下的类间相似性和不同视角下的类内差异性的问题，因此想要获得一个可靠稳定的箱包ReID模型具有较高的难度。

图  12  多个视角采集的箱包图像^[50]

（a）同一视角下不同箱包外观存在相似，图中每行对应一个箱包，每列对应一个视角；（b）不同视角下同一箱包外观差异大，图中每行对应多个视角下的同一个箱包。

Figure  12.  Baggage images obtained in multi-views^[50]

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Yang等^[50]提出了用于解决箱包ReID中的多视角问题的QuadNet模型，该模型包括一个多视角困难样本采样策略、视角感知的注意力局部特征和一种新颖的四元损失。首先，在采样方面，多视角困难样本采样策略从多个箱包和多个视角中选取4个样本构建四元组。其次，在特征方面，我们从每个视角的区分区域中提取视角感知的注意力局部特征，行李物品在不同的视角下具有不同判别性特征，例如，在俯视图中箱包的logo和在前视图中的箱包的把手或轮子（图12）。通常情况下，平等对待从不同视角的不同空间区域提取的特征会引入一定的干扰信息，但将这些视角感知的注意力特征与全局特征进行融合可获得四元组更强大的表示。最后，在损失方面，四元损失用于计算构造的特征组。与ReID的其他损失相比，四元损失基于两方面对模型进行优化：①减少同一箱包在不同视角下的特征距离，并确保这些距离远小于不同箱包在同一视角下的特征距离；②增加不同视角下不同箱包的特征距离，并确保它们远大于同一箱包在不同视角下的特征距离。最终，在基于现场数据构建的多视角行李外观数据集MVB^[47]（包含4519件行李和22660幅已标注图像）上进行实验，取得了接近90％ 的首位命中准确率。

基于以上关键技术研究，CT智能解决方案才能做到“查得快、验得准、拦得住”，从而满足海关和民航现场高通量行包货物实时验放的需求，在保证藏匿危险品和违禁品查验效率的同时，有效提高行包货物的查验效率，提高海关和民航的监管效率、降低监管压力和提高监管自动化水平。CT智能解决方案目前已经在国内海关查验等应用现场进行了部署和使用^[51]，根据实现内容和实施过程，其具备以下几个关键优点：

（1）高吞吐、低延迟。面对大型机场、口岸、物流中心峰值每小时数十万件行包货物查验实时验放的要求，CT智能解决方案根据全流程数据流、控制流和时效性要求，明确各个环节的数据吞吐量和延迟限定约束，采用基于网络的分布式判图系统设计和基于人员判图效率分析的动态任务调度策略，来实现CT查验设备网络和判图设备网络之间的多点动态任务分配和调度，从而保证海量查验行包的高吞吐量处理能力。通过基于编码的实时数据压缩^[52]、分段异步高速数据传输等技术实现海量数据的实时网络传输；通过延迟限定的动态批处理等技术，在保持延迟限定约束的同时提供更高的流水线处理吞吐量。

（2）高可靠性。面对大型行包货物查验中心业务的长期稳定性要求，通过核密度异常估计和虚拟机快速转移恢复等技术，来实现底层计算资源和安检应用服务异常的预防性检测和自动化快速故障恢复。通过高速数据总线技术和查验数据分块多副本冗余技术，实现海量多类型安检数据的实时统一汇聚，快速可靠存储以及多业务共享和快速分发传输，保证数据安全可靠和互联互通；通过物联网技术和计算资源智能监控技术，实时采集和分析设备产生的海量状态数据，同时监控设备、系统和网络运行健康状态；通过综合策略分析对设备和系统的故障进行预警，降低大规模查验设备和系统整体运维的人力投入，并降低故障发生率；通过计算资源混合调度技术降低查验云平台的基础硬件成本，实现算力统筹高效利用和系统长期运行的能源优化。

（3）互联互通可扩展性。海关查验、民航安检以及物流查验，涉及不同的设备、流程和数据。面对大型行包货物查验中心设备和查验流程多样的特点，采用一套面向查验应用的数据规范和标准交互接口，通过标准接口实现人、包、物、单等多维信息的采集、存储和交互，支持各类查验业务以统一和标准的方式进行数据互通，允许处理控制服务根据业务需要进行扩展和重新组合，支撑各种新业务功能需求和实现流程。

（4）非接触智能化。针对大型行包货物查验中心海量行包货物人工判图难的问题，CT智能解决方案采用了3D辐射成像智能识别技术、箱体智能识别技术和图单智能比对技术，实现箱体、单据以及3D辐射成像图像等多维数据的自动关联和智能识别，实现高精度的人工智能辅助判图和自动验放，极大地提高查验判图效率，节省查验人工。特别是当前严重的疫情形势之下，采用基于网络的远程判图和开包系统^[53]，通过实时音视频流方式实现远程开检及交互，保证人员、行包等的全程无接触，提升疫情防控能力。

2.3   实例

行包货物实时验放CT智能解决方案的高吞吐和低延迟、高可靠性、互联互通可扩展性、非接触智能化等特点，非常适合海关查验和民航安检等大宗行包货物实时查验应用场景。为了更好地理解CT智能解决方案的内涵和实现过程，以同方威视公司解决方案的具体实例来介绍其实施过程。

同方威视公司推出的CT智能解决方案，其核心技术为基于人工智能的“智能审图”技术，智能审图是中国海关与清华大学、同方威视联合开展的科技创新攻关项目^[54-56]，利用CT机检设备强大的图像识别能力，开发智能识别算法，实现对违禁品、涉税品的智能识别和自动报警。在传统人工判图模式下，平均每件行李的判图时间为6 s，智能审图仅需1～2 s即可实现嫌疑行包的识别与报警，对于提高通关效率、优化通关环境具有重要意义。目前智能审图系统已经在全国40多个关区完成部署，显著提升了各关区通关效率和监管效能，并协助关员在货检、旅检、快邮件渠道查获大量夹藏违禁品^[55]。海关总署曾在全国两会“部长通道”向全世界宣布：“中国海关在全世界率先使用了利用人工智能技术开发出来的智能审图技术，保证了有效监管的前提下实现快速通关”^[57]。

基于“智能审图”技术，同方威视根据海关、民航等不同应用场景下的需求，提出包括海关CT先期机检智能解决方案、民航CT一级在线解决方案等CT智能解决方案。

2.3.1   海关CT先期机检智能解决方案

海关需要对抵达机场口岸的旅客携带的行包货物进行查验，其中在托运箱包进入行李提取大厅之前将嫌疑箱包筛选出来，称之为“先期机检”。以智能审图为核心的先期机检模式，创新性地将人工智能引入海关查验流程，在保障国门安全与旅客通关效率之间形成完美平衡。

基于CT查验设备的海关CT先期机检智能解决方案示意图（图13），该解决方案要在旅客和行李建立关联之前，对高风险行李进行报警和拦截，并最终实现人包信息绑定。实施过程可以概述为：旅客托运行李进入行李提取大厅之前进行先期机检筛选并布控嫌疑行李；在行李提取大厅实时定位高风险布控行李位置；旅客提取行李后通过智能通道时进行高风险行李预警和拦截等。

图  13  海关CT先期机检智能解决方案示意图

Figure  13.  Schematic diagram of the customs CT-based early machine inspection intelligent solution

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（1）先期机检。在托运行李依次放置于行李输送线之后，使用行李外观采集系统采集每件被检行李的外观尺寸、颜色、纹理、行李条码等多方面信息，从而实现与CT机检图像、智能审图结论、人工审像指令等自动实时绑定；行李传输通过CT安检机后，结合智能审图和人工审像来识别嫌疑行李；在CT设备出口部署嫌疑行李水平分流器，将布控行李分拣至传输带一侧，实现自动分拣。海关关员可以在分拣工作站对嫌疑行李进行人工施封监管锁，也可以将海关行李监管锁自动施封装置与CT设备、行李输送系统联动使用，对分拣下线的嫌疑行李自动拉距、自动绑锁。

（2）行李提取。在行李转盘出口处部署箱体识别报警装置，结合行李的外观图像以及托运行李条码等多方面信息，识别高风险布控行李后将报警信息推送至手持移动终端，包括该行李的外观图像、行李条码、CT机检图像、报警信息、转盘编号等。对于加装海关行李监管锁的布控行李，可以结合视频跟踪及感应探测技术在行李提取大厅内进行箱包的实时跟踪定位显示，并将相关信息发送至手持移动终端。通过箱包和旅客的检测跟踪进行事前预警、事后报警，有助于实现有效的旅检全流程风险联防联控，建立智能化通关新模式。

（3）电子围栏。旅客提取行李后，在通过智能通道时通过人脸识别系统等采集旅客的人脸、身份证件等信息，并通过箱包的实时定位跟踪，将旅客信息与箱包信息相绑定。当嫌疑行李通过智能通道、或旅客被识别为黑名单或高风险人员时，将会进行声光报警提醒和拦截操作，并将报警信息、报警时通道内视频流信息推送至手持移动终端，从而开展下一步的查验，包括在开包查验区对嫌疑行李进行开包查验等。

2.3.2   民航CT一级在线解决方案

与海关托运行李安检的应用需求不同，民航安检时旅客与箱包是一并进入机场的，旅客在办理值机时完成了个人信息的采集，在安检之前就已经完成了人包绑定。相比于传统X光机安检设备，CT安检机查验危爆品的准确度更高，因此在该解决方案中将CT安检设备放置于民航安检流程的第一级，实现托运行李的100％ 扫描检测，称之为“CT一级在线”。

基于CT查验设备的民航CT一级在线解决方案示意图如图14所示，该解决方案实施过程可以概述为：旅客进入航站楼时完成必要的个人信息查验；在办理值机托运行李时完成人包绑定；再利用CT查验设备完成对嫌疑行李和安全行李的分选。

图  14  民航CT一级在线安检解决方案示意图

Figure  14.  Schematic diagram of civil aviation CT-based first-level online security inspection solution

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（1）旅客信息查验与人包绑定。旅客抵达航站楼入口闸机处时，结合闸机入口处部署的测温摄像头、痕量爆炸物探测仪等，工作人员将协助完成旅客的体温检测、爆炸物筛查、健康码查询和证件信息采集等，这是民航安检的第一道关卡，能够报警拦截可能存在安全风险、防疫风险等的通行人员。旅客正常进入航站楼大厅后，将进行人工或自助值机托运行李，包括打印行李条码、行李外观采集等，从而实现行李与旅客信息的绑定（即“人包绑定”）。

（2）高速CT查验与远程行李开检。旅客完成值机托运行李后，一级在线的高速CT安检设备将完成100％ 托运行李的扫描和检测，并利用云上AI危爆品智能识别以及集中判图提高安全等级和判图效率，高速、有效地完成嫌疑行李的分选。旅客托运行李后，可以在扫码工作站进行行李安检信息查询，如果安检结果表明托运行李为嫌疑行李，旅客可以通过远程开包站旅客端与开包间建立链接，由机场工作人员在开包间远程完成行李开检。对于旅客而言，远程行李开检可以节省时间，特别是登机时间紧迫的旅客或者行动不便的旅客，可以直接授权不必当面开检；对于机场而言，可以有效提高安检开包效率，服务更加人性化，旅客满意度更高。

（3）安检云平台。安检云是为安检业务量身定制的“安检底座”，该平台实现了整个解决方案中各类安检数据的集中汇聚和存储，将旅客的个人证件信息、个人卫检信息、行李查验信息等进行汇总绑定，完成设备上云、数据上云和业务上云，实现云上集中判图、智能识图、CT集中管理、安检大屏的一体化模式。基于安检云平台，将CT检查系统、智能识图系统、FlexOne集中判图管理系统、判图工作站和安检中心全局态势大屏相衔接，实现整个解决方案多方面、多层次的互联互通、高效运转，缓解了机场高客流量的压力，提升机场的安检效率和服务水平。

2.3.3   实施案例

北京大兴国际机场作为新建的世界级航空枢纽，既是国家发展的新动力源，也是展现国家形象的“新国门”，被《英国卫报》评为“新世界七大奇迹”之首^[58]。为确保机场通关安全，北京大兴国际机场海关与同方威视开展深度合作，采用“海关CT先期机检智能解决方案”，实现了“100％ 先期机检+风险预警”的安检模式（图15），实现国际上最先进的“无感通关”，真正做到“免排队、免搬箱、免查验、零等待”，打造了国内自动化、智能化程度最高的空港海关。

图  15  北京大兴国际机场先期机检现场^[61]

Figure  15.  Early machine inspection in Beijing Daxing International Airport^[61]

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成都天府国际机场（图16）是我国“十三五”期间规划建设的最大民用运输枢纽、国际航空枢纽、丝绸之路经济带中等级最高的航空港之一^[59]。同方威视作为天府国际机场安检业务的主要供应商，为其量身定制了包括民航CT一级在线安检解决方案在内的一整套安全、高效、稳定和智能的安检解决方案^[60]，将自主研发的国内首创安检云平台系统与新的CT安检机一级在线业务流程相结合，实现对所有行李进行CT爆炸物自动检测和AI辅助识图，从而提升查验速度，为机场安全运营提供了重要保障。

图  16  成都天府国际机场自助托运柜台^[62]

Figure  16.  Self-service baggage drop in Chengdu Tianfu International Airport^[62]

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3.   结论

自X射线发现以来，X射线成像技术得到迅猛发展，并成为安检领域行包货物查验的核心技术之一，其中，CT成像技术提供丰富的三维物质和材料密度的空间分布信息，在安检领域中占据越来越重要的角色和地位。传统安检CT应用模式具有分散性、低效性和接触性的特点，难以满足海关和民航等交通物流枢纽中心行包货物查验验放的场景多样、流程复杂，以及时效性强、可靠性高等应用需求。

结合当下严峻的新冠疫情形势，“查得快、验得准、拦得住”的行包货物实时验放CT智能解决方案方兴未艾，具有高吞吐低延迟、高可靠性、互联互通可扩展性和非接触智能化等特点，能够满足大型机场、口岸、物流中心峰值每小时数万乃至数十万件行包货物查验实时验放的要求，有效提高行包货物的查验效率和旅客的通行效率，有力保障了国境安全、人身安全和财产安全，在行包货物安检领域中具有巨大的发展潜力和广阔的市场前景。