AI在民航警务中的应用

20XX/XX/XXAI在民航警务中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

民航警务智能化发展背景02

核心AI技术在民航警务中的应用03

旅客安检智能化应用04

机场安防智能化体系CONTENTS目录05

航空货运安全智能监管06

典型应用案例分析07

面临的挑战与应对策略08

未来发展趋势与展望民航警务智能化发展背景01国际航空安全事件态势全球航空安全面临多维度威胁，包括恐怖主义袭击、非法干扰、危险品运输等。近年来，利用新型技术手段的潜在安全风险有所上升，对传统安全防范体系构成挑战。旅客流量增长带来的安检压力随着全球航空客运量持续复苏并预计突破历史新高，传统人工查验、分段式安检流程难以应对高密度客流，导致旅客排队时间延长，高峰期拥堵隐患凸显，安检效率与安全标准面临双重考验。新型威胁与传统安检技术局限全球安全形势复杂化，新型违禁品、复合型危险物质不断涌现。传统X光机辅助人工判图模式在精准识别、快速响应方面存在不足，漏检率和误报率难以满足日益严苛的航空安全需求，亟需技术升级。跨区域协同与信息共享难题航空安全具有跨国界、跨区域特点，不同国家和地区的安全标准、数据格式存在差异，信息共享不畅，导致对潜在威胁的预警和处置效率降低，难以形成全球统一的安全防线。全球航空安全形势与挑战智慧民航建设政策导向国家战略与顶层设计国家将智慧民航建设纳入交通强国战略，民航局印发《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》，系统梳理安全、运行、出行等六大重点领域创新赋能场景，提出42项具体应用场景细化指引。安全领域政策重点政策明确推动人工智能在低空飞行活动动态监视、风险预警、障碍物精准识别及主动避障、运行冲突智能探测与解脱等安全保障场景应用，同时鼓励人形机器人等新一代具身智能装备在围界巡检、航站楼航后巡检等领域规范化应用。行业标准与规范建设通过发布《机场人工智能典型应用场景案例汇编》等方式，总结推广成熟应用经验，引导行业标准化建设。例如2026年全国智慧民航发展大会发布相关案例集，为AI技术在民航安全等领域的应用提供标杆和指引。数据安全与伦理要求政策强调在推动AI应用的同时，需遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，确保数据安全和隐私保护，建立伦理框架确保AI使用合规，平衡技术创新与安全风险。AI技术赋能警务变革趋势

01全链条治理：从预测到矫正的智能化延伸AI将贯穿犯罪预测、案件侦破、社区矫正全流程。例如柳州“AI教官实训平台”模拟65种警情训练民警实战能力，提升复杂场景处置水平，推动警务工作从单一环节智能化向全链条智慧化升级。

02技术融合创新：多技术协同构建智慧警务生态AI与区块链、5G等技术深度融合。湖南邵阳试点区块链存证技术确保电子材料不可篡改；AI预审机器人实现50项业务“秒级初筛”，提升审批效率，未来将形成多技术协同的智慧警务新生态。

03城乡服务均等化：数据共享打破地域壁垒通过数据共享与AI技术应用，推动城乡警务服务均等化。如湖南“多码合一”电子证照为企业节约上亿元成本，教育部门依托公安数据库完成4.8万高考生资格核验，让城乡居民共享智慧警务红利。

04AIAgent构建主动信任防御体系AI不再仅检测漏洞，而是模拟攻击者身份、构建多智能体协同攻防矩阵，通过“数字身份+行为基线”双重认证机制，实现对API调用链、服务间通信的动态信任评估，重塑警务安全防御模式。核心AI技术在民航警务中的应用02计算机视觉技术应用

人脸识别与身份核验集成高精度人脸识别与智能证件阅读功能的自助验证闸机，3秒内完成旅客信息核对，实现“一证通关”与“无纸化过检”，提升安检效率与准确性。

智能安检判图系统基于深度学习算法的AI智能辅助判图系统，对X光机、CT机过机图像进行分析，自动识别违禁物品并报警，降低对人工经验的依赖，提高安检精准度。

异常行为与风险监测通过多模态AI视觉感知技术，实时分析监控视频，识别旅客异常行为及潜在安全风险，构建“立体化、智能化、精准化”的机场安防防控体系。

毫米波与太赫兹成像安检采用毫米波人体安检门、太赫兹成像技术，实现非接触式快速扫描，3秒完成检测并生成全息成像图，精准标记检查部位，提升旅客隐私保护与安检效率。机器学习与深度学习算法卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用基于卷积神经网络（CNN）的智能判图系统，通过多层级、多种类的卷积运算精准提取图像特征，可对X光机过机图像中的违禁物品进行智能识别和自动报警，有效降低对安检员个人技能和责任心的依赖程度，减轻劳动强度并提高效率。深度学习技术与CT安检的融合深度学习技术有助于提高CT重建图像的质量，基于深度学习技术的目标检测和识别可自动识别CT重建图像中的危险品，在机场安检过程中，二者融合能有效提升安检效率和安全等级，减轻安检人员工作压力。轻量化模型在边缘端的应用采用轻量化人脸检测模型（如MobileNet结合SSD）提升边缘端处理速度，使AR+AI人脸识别技术通过AR眼镜端摄像头能实时捕捉人脸图像并与后台黑名单数据库进行毫秒级比对，快速锁定目标人员，实现无接触高效筛查。联邦学习与隐私计算技术采用联邦学习（横向联邦）或隐私计算（如安全多方计算），在“数据可用不可见”的前提下完成模型训练，如在公安多警区数据共享时保护隐私，同时保证机器学习模型的训练效果，解决数据安全和隐私保护问题。自然语言处理技术应用智能问询与服务响应聊天机器人自动回复警察联络中心收到的简单或事务性询问，节省时间和精力，提高警民沟通效率和响应能力，如贝德福德郡警方利用聊天机器人回复了20%的询问。法律条文智能匹配与咨询新疆巴州公安局研发的“智询千问”AI智能助手，将公安知识库与国产大模型深度融合，支持法律条文动态匹配，解答法律问题准确率达95%以上，日均处理咨询超2100次。案件要素智能提取与分析AI技术可辅助民警办理案件时进行案件要素智能提取，无需再依赖经验或反复查阅法规，显著提升执法规范性，减轻警务人员工作负担。机场运行智能问数与报表分析海南民航凯亚有限公司的机场运行智能问数及智能报表分析智能体，实现多源数据融合与自然语言交互，助力机场运营决策从“看报表”迈向“秒级数据洞察”。机器人流程自动化（RPA）01RPA技术在民航警务中的核心应用场景主要应用于数据提取、表格填写、文件移动等重复性办公任务，有效替代人工操作，提升警务工作效率。02RPA带来的效率提升与人力优化减少人为失误，使警察能更专注于核心职责，节省警务人员时间，提高工作福祉和留任率，实现警务资源的高效配置。03RPA在民航警务数据处理中的实践价值通过智能自动化技术处理大量民航警务数据，如航班信息核对、旅客身份数据整理等，显著提升数据处理速度与准确性。旅客安检智能化应用03安检人脸识别辅助验证系统该系统是精准高效的人证比对智能终端，识别率高于97%，验证速度小于1秒，对年龄、姿态、角度、光线、表情、遮挡、化妆等均有较好适应性。已累计应用于国内65家机场的585条安检通道，年吞吐量3000万人次以上机场示范覆盖率达80%，旅客安检平均时间从30秒降低到2秒，有效甄别冒用证件行为。自助验证闸机集成应用集成高精度人脸识别与智能证件阅读功能，旅客可在3秒内完成信息核对与查验。如南昌昌北国际机场T2航站楼C区13条智慧安检通道启用后，通过自助验证闸机有效减少排队等候时间，并结合人脸捕捉技术实现人包精准对应。多语言智能问询与身份识别乌鲁木齐天山国际机场移动端多语言智能问询服务系统，支持汉语、英语、俄语等多语言自动识别与智能问答，在身份核验环节辅助确认旅客信息，提升国际航空枢纽服务能级，保障安检过程中的顺畅沟通与准确识别。“人、码、证、温”四合一验证部分机场融合无感检测技术、智能生物识别技术等，实现“人、码、证、温”四合一验证，并与健康码、国家防疫健康信息码等平台数据对接，可快速进行风险识别预警，后台实时记录旅客身份信息、人脸相片、体表温度、健康码状态等数据，以备信息追溯查询。人脸识别辅助身份核验智能行李安检判图系统

系统核心功能与技术原理智能行李安检判图系统基于深度学习技术，如深度卷积神经网络（CNN），对X射线或CT扫描图像进行多层级特征提取与分析，构建参数模型实现违禁物品智能识别与自动报警，具备在线学习能力以持续优化判图准确性和效率。

提升安检效率与准确性该系统有效降低对安检员个人技能和责任心的依赖，减轻劳动强度，减少人为判断偏差和疏漏。例如，北京航星研发的智能判图系统可精准识别违禁物品，AI辅助判图系统在航空货运安检中应用，致力于提升准确率，降低误判漏判风险。

与CT安检技术深度融合深度学习技术与CT安检技术融合，一方面提高CT重建图像质量，优化金属伪影去除和图像降噪技术；另一方面实现CT重建图像中危险品的自动识别，显著增强对复杂场景和细节的识别能力，提升安检效率和安全等级。

实际应用案例与效果深圳机场2026年春运前升级“易安检”通道，将行李检查设备更换为最新型手提行李CT，采用三维成像技术，提升查验精准度，降低复检率，旅客仅需取出行李中的充电宝，平均过检时间缩短至3分钟左右。毫米波人体安检技术

01技术原理与优势毫米波人体安检技术通过发射毫米波并接收反射信号，生成人体表面的全息成像图，可精准标记藏匿的金属及非金属违禁物品。具有非接触式、穿透力强、隐私保护性好等优势，3秒内即可完成检测。

02民航应用案例2026年春运期间，首都机场首次投用配备A3毫米波门的“易安检”通道，该设备通过民航局最高级别安检认证，实现秒级过检，旅客全程无需反复掏取随身物品，有效提升安检效率与旅客体验。

03技术特点与发展趋势毫米波安检技术能生成清晰的三维图像，辅助安检人员快速识别威胁物品。未来将进一步与AI算法融合，提升自动识别准确率，同时向小型化、便携化方向发展，适应不同场景安检需求。自助验证闸机与人脸识别集成集成高精度人脸识别与智能证件阅读功能，旅客可在3秒内完成信息核对与查验，实现“一证通关”与“无纸化过检”，如南昌昌北国际机场智慧安检通道。智能回筐与人包绑定系统采用智能回筐系统，实现手提行李自动运输、人包绑定、可疑行李分区管控及托盘自动回传，提升安检流程自动化水平，减少人工干预。新一代安检设备应用配备毫米波人体安检门（3秒完成检测）、手提行李CT（三维成像技术）等设备，旅客无需反复掏取随身物品，平均过检时间缩短至3分钟左右，如深圳机场“易安检”通道。安检效率与旅客体验提升通过全流程自助化建设，青岛机场旅客整体通关时间缩短约20分钟，白云机场安检验证效率提升至每6秒完成1名旅客核验，显著缓解排队压力。全流程自助安检通道建设机场安防智能化体系04视频监控智能分析系统多模态感知与智能识别技术

集成雷达、红外、光学等多种传感器，利用计算机视觉与深度学习算法，对机场飞行区、航站楼、场区等重点区域进行实时视频分析，精准识别人员、车辆、飞行器等目标及异常行为。实时监测与动态预警机制

通过200余个AI摄像头等设备构建“天罗地网”监控系统，实时监测人员流动、车辆运行及飞行器状态，对违规闯入、可疑行为、设备异常等情况进行智能研判并快速发出预警，实现秒级响应。人脸识别与重点人员布控

基于高精度人脸识别技术，在航站楼出入口、安检通道、登机口等关键区域实现人脸比对，对接黑名单数据库，自动识别布控人员、走私或水客等，辅助警方精准防控，提升机场安防等级。行为分析与轨迹追踪功能

利用AI算法对监控视频中的人员行为进行分析，如异常徘徊、快速奔跑等，结合地理信息系统实现目标轨迹追踪与回溯，为案件调查、人员搜寻等提供数据支持，提升民航警务处置效率。围界入侵智能报警系统

多模态AI视觉感知技术融合雷达、红外、光学等多种传感器，结合AI视觉分析算法，实现对机场围界的立体化、全天候监测，精准识别入侵目标类型与行为。

智能识别与实时跟踪通过机器学习算法对检测到的目标进行智能识别和动态跟踪，区分人员、车辆、动物等不同入侵对象，减少误报，提升预警准确性。

快速响应与联动处置系统实时监控围界状态，一旦发现异常情况立即发出报警，并可与安防指挥系统联动，辅助警务人员快速定位入侵位置，采取应对措施。

典型应用案例青岛民航凯亚系统集成有限公司的“多模态AI视觉感知的机场围界入侵智能报警”成果入选《机场人工智能典型应用场景案例汇编》，推动机场安全管控从“人防”向“技防+智防”升级。重点区域人员异常行为检测多模态AI视觉感知的机场围界入侵智能报警融合AI视觉分析、物联网感知等技术，构建“立体化、智能化、精准化”防控体系，实现机场围界入侵的实时监测与智能报警，推动机场安全管控从传统“人防”向“技防+智防”升级。航站楼及飞行区异常行为智能识别基于计算机视觉技术，对航站楼出入口、乘机手续柜台、安全检查通道验证柜台和登机口等重点区域的视频监控图像进行实时分析，精准识别人员的异常行为，如徘徊、奔跑、攀爬等，及时发出预警。高危区域人员闯入自动预警针对机场内部的限制区域、危险区域等高危区域，部署AI智能监测系统，通过人脸识别与行为分析技术，自动识别未经授权人员的闯入行为，并立即触发报警机制，保障区域安全。无人机反制与管控技术低空障碍物精准识别及主动避障技术民航局推动人工智能在低空飞行活动动态监视、风险预警、低空障碍物精准识别及主动避障等应用，保障低空运行安全高效。无人驾驶航空器冲突预测与协同运行研究构建无人驾驶航空器冲突预测模型，整合空域资源使用情况、不同类型飞行器飞行任务需求、实时气象条件等多维数据，利用多智能体协同调度技术，实现无人驾驶与有人驾驶航空器在低空空域的协同运行。低空物流配送路径优化与无人化作业针对低空物流配送，通过人工智能算法优化无人驾驶航空器的配送路径与任务分配，提高配送效率与时效性。部署自动化装备与无人驾驶货运航空器，实现货物全流程无人化搬运和运输，提升效率与覆盖范围。航空货运安全智能监管05AI智能辅助判图系统应用

系统功能与技术原理AI智能辅助判图系统基于深度学习、图像识别技术，对航空货物、旅客行李的X射线或CT图像进行智能分析和判断，辅助安检人员快速识别潜在安全隐患，如危险品、违禁品等。

关键技术与性能指标采用深度卷积神经网络（CNN）等AI技术，精准提取图像特征，构建参数模型。例如，部分系统识别率高于97%，验证速度小于1秒，对年龄、姿态、角度、光线、表情、遮挡、化妆等均有较好适应性。

应用效果与案例该系统有效降低对安检员个人技能和责任心的依赖，减轻劳动强度，提高效率，减少疏漏。如厦门高崎国际机场启用相关系统6天内连续查获9宗企图持用他人证件乘机事件，重庆江北国际机场安装一年内查获冒用他人证件乘机233人。

未来发展方向持续优化算法模型，提升图像质量，扩大数据集规模。探索多模型融合、数据优化等策略提升准确率，加强人机协作，推动与其他系统数据共享和协同，如与航班信息系统、机场运营管理系统对接。AI智能辅助判图系统应用AI智能辅助判图系统基于深度学习和图像识别技术，对航空货物X光机过机图像进行分析，实现对禁带物品的智能识别和自动报警，有效降低对安检员个人技能和责任心的依赖程度，减轻安检员的劳动强度，进一步提高效率，并减少安检过程中可能出现的疏漏。智能CT安检设备应用CT安检机技术在AI技术的辅助下，可以对各类违禁物品、应税物品进行更准确、更快速的自动检测。深度学习技术有助于提高CT重建图像的质量，基于深度学习技术的目标检测和识别，可自动识别CT重建图像中的危险品，有效提升安检效率和安全等级。3D视觉与AI验板应用基于3D视觉与AI的航空货运集装板智能验板应用，通过自动化装备与AI图像分析技术，实现货物全流程无人化搬运和运输，提升效率与覆盖范围，推动机场货运与行李处理从“人力密集型”向“无人化、智能化”转型。数据驱动安检流程优化通过积累海量安检数据，搭建安检大数据平台，利用基于人工智能技术的目标检测算法，实现安检数据的结构化。同时，根据货物流量、航班时刻等要素，探索利用AI算法自动分配安检通道，合理引导货物安检，避免过度集中等待，均衡工作量，提高整体安检效率。货运安检流程优化与效率提升危险品智能识别与风险预警

AI辅助判图系统提升货运安检准确性基于深度卷积神经网络（CNN）的智能判图算法，对X射线图像进行多层级卷积运算，精准提取特征，构建全面参数模型。北京航星研发的航天海鹰智能判图系统，可自动识别CT重建图像中的危险品，具备在线学习能力，不断优化判图准确性和效率。

多模态感知与融合成像技术应用智能安检系统集成CT型行李安检仪、太赫兹人体安检仪等前端感知设备，采集行李3D断层扫描图像等数据。如深圳机场升级“易安检”通道，使用最新手提行李CT技术，提升查验精准度，降低复检率，旅客仅需取出行李中的充电宝即可过检。

危险品风险分级与智能预警机制AI系统建立分级风险分析和推理机制，结合高效图像处理能力，将多维度信息整合成直观分析结果呈现给安检员。AI辅助判图系统能快速识别潜在风险，减少人为判断偏差和疏漏，实现对危险品的智能预警，提升航空货运安检的安全性和可靠性。典型应用案例分析06国内机场AI安检应用案例

青岛机场：多模态AI视觉感知围界入侵报警青岛民航凯亚系统集成有限公司的多模态AI视觉感知机场围界入侵智能报警系统，融合AI视觉分析、物联网感知等技术，构建起“立体化、智能化、精准化”的防控体系，推动机场安全管控从传统“人防”向“技防+智防”升级。厦门机场：基于昇腾AI的安检全流程智能解决方案厦门民航凯亚有限公司推出基于昇腾AI的民航安检全流程智能解决方案，通过AI技术提升安检各环节的智能化水平，有效提高安检效率与准确性，是“人工智能+安全”领域的重要成果。首都机场：“易安检”通道全流程智能化2026年春运期间，首都机场首次投用“易安检”通道，配备毫米波人体安检门（3秒完成检测）、CT机安检设备和自动回筐系统，旅客全程不用反复掏取随身物品，实现全流程智能化，安检效率大幅提升。深圳机场：升级“易安检”通道提升过检效率2026年春运前，深圳机场升级“易安检”通道，将行李检查设备更换为手提行李CT，采用三维成像技术，进一步缩短平均过检时间至3分钟左右，旅客仅需取出行李中的充电宝，其他物品无需取出。南昌昌北机场：智慧安检通道全面启用2026年1月，南昌昌北国际机场T2航站楼C区13条智慧安检通道全面启用，自助验证闸机3秒内完成信息核对，智能回筐系统实现人包绑定、可疑行李分区管控及托盘自动回传，提升了安检效率与旅客体验。航空货运AI判图系统实践智能判图算法核心技术基于深度卷积神经网络（CNN）、图像处理、模式识别等AI技术，对X射线图像进行多层级、多种类的卷积运算，精准提取图像特征，构建全面参数模型，实现违禁物品智能识别与自动报警。系统功能与性能提升具备在线学习能力，可通过实际应用不断优化算法；建立分级风险分析和推理机制，将多维度信息整合成直观分析结果；有效降低对安检员个人技能和责任心的依赖，减轻劳动强度，提高判图准确性和效率。典型应用案例与成效2026年，某AI智能辅助判图系统在航空货运安检中应用，通过优化数据集、改进算法和模型融合等策略提升准确率，有效识别货物中的危险品、违禁品，缩短安检时间，提升航空货运安检的安全性与效率。机场围界入侵智能报警系统青岛民航凯亚系统集成有限公司的多模态AI视觉感知机场围界入侵智能报警系统，融合AI视觉分析、物联网感知等技术，构建起“立体化、智能化、精准化”的防控体系，推动机场安全管控从传统“人防”向“技防+智防”升级。民航安检全流程智能解决方案厦门民航凯亚有限公司基于昇腾AI的民航安检全流程智能解决方案，通过AI技术提升安检效率与准确性，如安检人脸识别辅助验证系统识别率高于97%，验证速度小于1秒，已在国内65家机场的585条安检通道应用。安防全域可视化管理平台新疆机场集团的安防全域可视化管理平台是其入选全国机场人工智能典型应用场景的成果之一，构建起全维度、全时段、全区域的智慧安全防控体系，实现了安全、效率、成本、服务的多重优化。智慧安防体系建设案例面临的挑战与应对策略07数据安全与隐私保护数据安全保障体系构建建立覆盖数据采集、传输、存储、使用全生命周期的安全保障体系，采用加密传输、脱敏存储等技术，确保民航警务数据不被泄露或滥用，如联邦学习、隐私计算等技术的应用可实现“数据可用不可见”。隐私保护法规遵循严格遵守《个人信息保护法》《数据安全法》等相关法律法规，明确AI技术在民航警务应用中人脸等敏感生物特征数据的采集、使用范围和条件，规范数据处理行为，保障公民隐私权益。技术合规与安全审计引入AI系统可审计性要求，对AI模型的决策过程、数据使用等进行记录和审计，确保技术应用合规。同时，建立数据安全风险评估机制，定期对系统进行安全检测与漏洞修复，防范数据安全风险。算法偏见的表现形式部分人脸识别等AI算法对不同种族、性别、年龄的识别准确率存在差异，如对深色皮肤人群误识率可能更高，影响识别结果的公平性。偏见产生的技术根源训练数据质量参差不齐、数据集中存在的历史偏见、算法模型设计缺陷等，都可能导致AI系统在决策过程中产生不公平的结果。公平性保障的实践路径需建立完善的评估体系，对AI技术在民航警务应用中的公平性进行全面评估和监测；加强算法透明度建设，推动技术伦理规范的制定与执行。算法偏见与公平性问题技术标准与规范建设

数据安全与隐私保护标准制定民航警务AI应用中人脸数据、航班信息等敏感数据的采集、存储、传输和使用规范，严格遵循《个人信息保护法》，确保数据加密与脱敏处理，防范数据泄露风险。

算法公平性与透明度规范建立AI算法的公平性评估指标，避免因训练数据偏差导致对特定群体的歧视性识别；要求算法决策过程具备可解释性，关键安检、布控等场景的AI判断需有明确依据并记录审计日志。

设备与系统技术标准规范AI安检设备（如毫米波安检门、CT安检机）的技术参数、检测精度和误报率要求，统一智能监控系统的接口协议与数据格式，确保不同厂商设备间的兼容性与协同运行。

行业应用操作规范针对AI在旅客安检、嫌疑人员布控、航班安全监控等具体场景，制定标准化操作流程，明确人机协作边界（如AI预警后的人工复核流程），并定期开展合规性培训与检查。人员培训与能力提升

AI技术操作技能培训针对AI安检系统、人脸识别设备等智能工具，开展设备操作、日常维护及基础故障排除培训，确保警务人员熟练掌握技术应用。

数据安全与隐私保护意识培养强化警务人员对旅客敏感数据（如人脸信息）保护的法律意识，培训数据加密、权限管理及合规操作流程，防范数据泄露风险。

人机协同工作模式演练模拟AI辅助判图、异常行为预警等场景，训练警务人员与AI系统的协同配合能力，提升对AI结果的判断与处置效率。

新技术应用案例分享与学习定期组织学习国内外民航警务AI应用案例，如智能旅客安检系统、AR+AI人脸识别等实践经验，促进知识更新与技能提升。未来发展趋势与展望08AI技术融合创新方向

多模态感知与融合成像技术融合X光、CT、毫米波、太赫兹等多种成像技术，结合AI算法对多