智能檢測系統對于保護學校、體育場、購物中心和人群密集的醫院等公共場所的安全至關重要。全球安全檢測市場在2023年價值10億美元，預計到 2030年將超過20億美元。傳統的安全措施（如被動攝像頭和金屬探測器）存在局限性，包括排隊速度慢和依賴事后證據。擁擠的環境和各種違禁品使檢查更加復雜。為了應對這些挑戰，客戶采用了 AI 驅動的安檢解決方案來提高效率、減少等待時間并改善用戶體驗。

項目挑戰

開發 AI 驅動的安檢面臨挑戰，尤其是對于馬拉松等露天活動，這些活動需要經濟高效、易于部署且無縫集成的安全系統，在短時間內進行現場安全保障。對于 AI 安檢應用，必須配備能夠增強邊緣處理并配備多功能豐富 I/O 來連接設備和傳感器的硬件系統。除了硬件配置之外，開發人員還必須預先訓練檢測模型，因此選擇合適的模型進行實時安檢是一個關鍵的考慮因素。即使在預訓練模型準備就緒后，也通常需要將其轉換為與目標 AI 處理器或 GPU 兼容的特定格式。最后，確保將轉換后的模型無縫部署到 AI 系統上是關鍵的一步。

• 系統為攝像機提供 LAN 連接，并為異常警報或數據收集提供 DIO 功能。
• 將 AI 輕松集成到現有系統中，無需額外的硬件修改。
• 支持各種預訓練模型，以實現有效的危險品檢測

解決方案

案例中客戶使用了研華的AIR-120邊緣AI推理系統，與 Hailo-8 驅動的 M.2 AI 加速模塊 EAI-1200 配對，以實現實時安檢。EAI-1200 提供 26 TOPS 的 AI 處理能力和低功耗，專為實時邊緣推理任務而設計。該解決方案允許快速檢測違禁物品，例如彈藥、危險物質、尖銳物體和武器。

AIR-120邊緣AI推理系統是一款基于 Intel Atom 的無風扇盒式 PC，具有用于兩個攝像頭連接的 LAN 端口、用于 EAI-1200 AI 加速模塊集成的 M.2 擴展以及用于數據收集的數字 I/O。研華通過其 Edge AI SDK 進一步增強了該系統，提供推理基準測試工具、運行時 SDK 集成以及遠程監控和管理功能。此外，Hailo 的 Model Zoo 提供預訓練模型，Dataflow 編譯器支持模型轉換，TAPPAS 提供預訓練示例，確保安檢應用程序的無縫部署和優化。

項目成果

與金屬檢測機相比，可節省 50% 的建立成本，并將檢測速度提高 10 倍。

快速升級到支持 AI 的安檢，提高實時行李安檢效率，每小時處理多達 4,000 人。

(圖：案例架構圖)

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