智能安全系统对于保护学校、体育场、购物中心和人群密集的医院等公共场所的安全至关重要。全球安全检测市场在2023年价值10亿美元，预计到 2030年将超过20亿美元。传统的安全措施（如被动摄像头和金属探测器）存在局限性，包括排队速度慢和依赖事后证据。拥挤的环境和各种使检查更加复杂。为了应对这些挑战，客户采用了 AI 驱动的安检解决方案来提高效率、减少等待时间并改善用户体验。

项目挑战

开发 AI 驱动的安检面临着一系列挑战，其中最为显著的是针对马拉松这样的露天活动需要经济高效、高度灵活且易于部署集成的安全系统。在短时间内提供现场保障是关键。此外，还必须配备能够增强边缘处理并支持丰富 I/O 的硬件系统，以便连接设备和传感器。此外，选择合适模型进行实时安检也是一个关键考虑因素，即使是在预训练模型准备就绪之后，也通常需要将其转换为与目标 AI 处理器或 GPU 兼容特定格式，并确保无缝部署到 AI 系统上。

系统为摄像机提供 LAN 连接，并为异常警报或数据收集提供 DIO 功能。

将 AI 轻松集成到现有系统中，无需额外硬件修改。

支持各种预训练模型，以实现有效危险品检测。

解决方案

案例中客户使用了研华 AIR-120 边缘AI推理系统，与 Hailo-8 驱动 M.2 AI 加速模块 EAI-1200 配对，以实现实时安检。EAI-1200 提供 26 TOPS 的 AI 处理能力以及低功耗，为实时边缘推理任务而设计。这款解决方案允许快速检测违禁物品，如弹药、危险物质、尖锐物体及武器。

AIR-120 边缘AI推理系统是一款基于 Intel Atom 的无风扇盒式 PC，有用于两个摄像头连接 LAN 端口，以及用于 EAI-1200 集成 M.2 扩展端口及数字 I/O 端口用于数据收集。而通过 Edge AI SDK 进一步增强该系统，它还包括推理基准测试工具、运行时 SDK 集成以及远程监控管理功能。此外，Hailo Model Zoo 提供预训练模型，而 Dataflow 编译器支持模型转换，加上 TAPPAS 预训练示例，这样可以确保安检应用程序无缝部署优化。

项目成果

相比金属探测机，可节省50%建立成本，同时提升检测速度10倍。

快速升级至支持人工智能的人工智能技术，从而提高实时行李检查效率，每小时处理4000人以上。

(图：案例架构图)

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