今天和大家討論一下大數據下的安檢行業的發展道路，這篇文章專業性比較強大家看不懂沒關系，我會在結尾給大家總結，下面一起來看吧:

中國已經有多個品牌的安全檢查機發布了智能安全檢查系統。國內許多港口站和其他地方已經啟動了McDun的智能安全檢查系統。所有用戶都表示，安全檢查效率和檢測率非常高。提高。這不僅是一條產品線的成功，而且是一個方向上的成功。將安全檢查機連接到移動互聯網的需求變得越來越迫切，因此McDun開發智能安全檢查機自然成為所有部門的合作目標。

安薩開發智能安檢系統的目的是什么

利用人工智能+大數據實現對違禁品的準確識別。它比傳統的手動解析方法更準確，更靈活。從每個安全檢查點獲得的數據都通過網絡集成到大數據分析中。通過提供多維管理數據和可視化管理模擬來篩選違禁品。

為什么智能安全系統的關鍵是“大數據”?

智能安檢機的特點是“自動判斷自動報警”，無疑提高了安檢單元的使用體驗，但也使安檢機化程度過高，缺乏有效的數據依據。

例如：安全檢查機中的數據整合了安全檢查中所有禁用項目的特征，并且數據維護通過常規更新方法進行。此數據更新方法的閾值很低。但是以前，智能安全機器沒有最新數據，因此無法識別。

因此，對于智能安檢機來說，如果要實時更新，還需要一種有效的數據集成和分析機制來預測新型違禁品。在這些數據中，可以分為已知特征和分析特征，而后者確實有價值。

如何定義和查找“項目特征”?

不同的物品類型，有機和無機物質以及密度比對“物品特性”有不同的定義。對于智能安全檢查機，在定義目標時，應找到項目的關鍵指標。這需要全面的相關數據，以進行全面的判斷和具有的能力。相關特征的數據稱為“項目特征”。

通常需要通過多維數據特征來篩選“項目特征”的度量，但是目前其他品牌只能提供一些基本數據，而不能完全獲取，挖掘和分析用戶行為數據。通過引入人工智能和大數據技術，安薩智能安檢機可以智能地獲取物品的密度比，有機物和無機物等數據，并進行特征畫像幫助篩選和建立“物品特征”。

可以看出，智能安全檢查的核心是大數據，而麥克唐納的安全和智能檢查機已將其功能最大化。它對項目進行分析，建立多維標簽，然后使用數字方式生成“項目特征”，并通過網絡進行實時自動更新，以實現智能安全檢查機的比較。

總結:可以看出，大數據下的安檢行業要走的道路也就是四個字“人工智能”，這是必不可少要走的道路，未來我們都要面臨轉型。