机场智能行李分拣系统
国际学院
1. 背景分析：
在后疫情时代，经济恢复的速度很大程度上左右着地区的发展，航空业正在迅速回暖。民航统计局数据显示，民航运输量逐渐恢复至疫情前同期水平，这对机场承载能力形成了持续考验。
而2021年后半段出现的多起以机场为输入源头的散发疫情提示我们，航空业需要正面行李运输过程中的疫情输入风险。
目前使用较多人工的传统行李运输系统效率低下，耗时较长，在高峰期容易造成行李的积压，降低了机场承载能力；有时出现的暴力分拣和人为操作失误也大大降低了乘客的出行体验；相关工作人员不仅面对着繁重的劳动，还要面临疾病感染风险。因而传统的行李分拣系统急需自动化改造。通过对异形和超规格行李的自动化识别，我们可以加快行李运输自动化进程，助力航空业发展。
2.1用户分析：
目标客户为民航机场。除极少数机场为新建或已进行相关改进，大部分机场在行李分拣时仍采用传统的条形码方式，本产品面向的市场较为广阔。由于本产品相较于传统方式的优势主要体现于对大量行李的识别任务上，故本产品前期主要面向客流量较大的大中型机场，而这部分机场大多数处于经济较为发达的城市，也有利于机场购买安装本产品。而对于规模较小的机场，我们后期可以进行个性化的改进，以进一步拓宽市场。
2.2需求分析：
本技术较之传统流程更为快速高效，能有效提高机场承载力。在航空客运量快速回升的当代，承载能力的提升能够直接带动机场收入增加。此外，在后疫情时代，无人接触式运输能有效降低病毒传播风险，一定程度上防止疫情反弹，无论对机场还是对所在地区都十分有利。
2.3同类竞品分析：
传统识别：使用广泛，精确度高，但需要大量人工，成本高昂，存在疫情传播风险，需要旅客自行到各窗口办理，影响出行体验。与本技术相比耗时长，效率低，不能很好地与自动化系统兼容，不利于机场的进一步现代化改造。
其他智能设备：国内市场上，目前完备的系统化解决方案十分稀少。异形和超规格行李的识别问题始终没有成熟的解决方案，成为自动化行李运输系统的痛点。而国外厂商相关产品价格较高，同时由于厂家和主要售后人员在国外，其在维护方面存在着诸多困难。
3.1创新性：
随着现代机场自动化水平的提高，全自动化机场工作系统正在逐步取代人力的工作。而当下环境中，机场对于用户行李的识别与分拣大多还停留在人工识别的阶段。所以我们的全自动化行李识别，对于推动机场自动化进程是非常有必要的。我们主要采用openCV技术来实现对机器视觉方面功能的实现，我们希望能够效仿人脸识别技术，增强机器的智能识别能力，提高识别精度，尽可能的替代当下人力识别在行李分拣中占据主要地位的现状。
3.2 可行性：
目前来看，本项目于当下热门的人脸识别等智能识别技术有一定的相似之处，根据相关技术的实现过程，可以发现本技术并不存在极度难以突破的技术难关。相似的智能识别案例的成功可以说明本技术也存在很大的实现可能性。同时本团队成员拥有相对合格的代码能力，且学校也能提供相关的实验场地，这都加大了本技术成功开发的可能性。
3.3实用性：
就目前的社会需求而言，机场自动化的进程已然是大势所趋。面对现代大部分中大型机场对于行李识别皆依靠人力完成的现状，该技术能有效的解放机场所投资的人力。并且机器识别能延长该工作的工作时间，加快行李识别速度，极大程度上的提升了行李识别工作的工作效率。从长远来看能有效的压缩行李识别所带来的成本，并且随着机器识别精度的提高，机器识别技术的精确程度也会远远高于人力。就目前而言，对于大部分中大型机场，该项目的完成皆对其有重要意义。
