%A 冯文刚, 黄静 %T 基于深度学习的民航安检和航班预警研究* %0 Journal Article %D 2018 %J 数据分析与知识发现 %R 10.11925/infotech.2096-3467.2018.0812 %P 46-53 %V 2 %N 10 %U {https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/abstract/article_4564.shtml} %8 2018-10-25 %X

【目的】基于数据分析进行分级分类安检, 提升机场安全检查的工作效率和用户体验。【方法】针对民航乘客安检最为关注的时效问题, 提出一种特征级的深度学习方法, 基于民航数据库和公安数据库, 构建包括时序特征、空序特征、环境特征三层深度神经网络, 通过训练获得联合表示层——旅客风险因素, 基于此得出旅客安检和航班预警模型。【结果】旅客安检和航班预警模型可以较好地缓解民航安检压力, 提前做好高风险旅客和航班的防范处置准备。【局限】只针对大型机场进行分析, 结论对小型机场是否适用需要进一步验证。【结论】基于深度学习获得的旅客风险因素构建的预警模型可以有效提升机场安全检查的工作效率和用户体验。