打造云邊端協(xié)同一體化邊緣智能平臺(tái)助力智慧海關(guān)建設(shè)

姜成中 王小奇

摘要：本文放眼和立足于“智慧海關(guān)、智能邊境、智享聯(lián)通”合作大背景，以航空口岸旅檢風(fēng)控場(chǎng)景為例，通過(guò)探索構(gòu)建并推廣“兩池、一庫(kù)、四平臺(tái)”為核心的云邊端一體化邊緣智能平臺(tái)，進(jìn)一步提升現(xiàn)場(chǎng)查驗(yàn)設(shè)備智能化水平，推動(dòng)以風(fēng)險(xiǎn)管理為主線的國(guó)門安全防控體系見(jiàn)到實(shí)效，為政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。

關(guān)鍵詞：邊緣智能、風(fēng)險(xiǎn)管理、“三智海關(guān)”

一、引言

（一）研究背景

本文放眼和立足于“智慧海關(guān)、智能邊境、智享聯(lián)通”合作大背景，以航空口岸旅檢風(fēng)控場(chǎng)景為例，通過(guò)探索構(gòu)建并推廣“兩池、一庫(kù)、四平臺(tái)”為核心的云邊端一體化邊緣智能平臺(tái)，進(jìn)一步提升現(xiàn)場(chǎng)查驗(yàn)設(shè)備智能化水平，推動(dòng)以風(fēng)險(xiǎn)管理為主線的國(guó)門安全防控體系見(jiàn)到實(shí)效，為政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。

2021年，我國(guó)外貿(mào)進(jìn)出口總值39.1萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)21.4%。其中出口21.73萬(wàn)億元，增長(zhǎng)21.2%；進(jìn)口17.37萬(wàn)億元，增長(zhǎng)21.5%。我國(guó)全方位對(duì)外開放格局不斷走向縱深，對(duì)外開放的大門越來(lái)越大，給海關(guān)把好國(guó)門帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)：一是經(jīng)濟(jì)全球化和區(qū)域化要求貨物、服務(wù)、信息、資金和人員更加迅速、便利的流動(dòng)，貿(mào)易便利化要求提高貨物和人員的通關(guān)效率；二是關(guān)檢業(yè)務(wù)融合需要海關(guān)提升旅客通關(guān)體驗(yàn)，打造“無(wú)感海關(guān)”；三是現(xiàn)代信息技術(shù)使國(guó)際貿(mào)易和人員往來(lái)效率發(fā)生了革命性變化，要求海關(guān)改變傳統(tǒng)的監(jiān)管思維和方式。

為具體落實(shí)海關(guān)科技發(fā)展規(guī)劃，以“三智”合作為抓手，探索構(gòu)建以“兩池、一庫(kù)、四平臺(tái)”為核心的云邊端協(xié)同一體化邊緣智能平臺(tái)，提升海關(guān)監(jiān)管場(chǎng)所智能化水平，推動(dòng)更大范圍、更寬領(lǐng)域、更深層次對(duì)外開放，助力構(gòu)建新發(fā)展格局。

（二）風(fēng)險(xiǎn)管理的基本理論

采用風(fēng)險(xiǎn)管理中經(jīng)營(yíng)管理型風(fēng)險(xiǎn)管理模型，對(duì)海關(guān)監(jiān)管業(yè)務(wù)和邊緣智能信息系統(tǒng)開展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，爭(zhēng)取以最小的成本獲取最大的安全保障。過(guò)程包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、選擇風(fēng)險(xiǎn)管理工具和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)管理效果[1]。從旅檢通關(guān)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估到邊緣智能項(xiàng)目開發(fā)實(shí)施，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估原則均遵循下圖1所示，確定監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)管控、縮短通關(guān)時(shí)間和改善通關(guān)目標(biāo)的成本收益權(quán)衡方案（Trade-Off）和決定采取的行動(dòng)。

（三）面臨的主要挑戰(zhàn)

在海關(guān)航空口岸旅檢查工作場(chǎng)景中，現(xiàn)有旅客通關(guān)現(xiàn)場(chǎng)查驗(yàn)存在以下問(wèn)題：一是邊緣測(cè)數(shù)據(jù)缺乏組織整合，查驗(yàn)信息分散在不同信息系統(tǒng)和設(shè)備中，邊緣側(cè)的計(jì)算和存儲(chǔ)能力不足，無(wú)法有效支持現(xiàn)場(chǎng)業(yè)務(wù)乃至后續(xù)的多維度智能風(fēng)險(xiǎn)控制大數(shù)據(jù)分析；二是人物分離，海關(guān)稽查核驗(yàn)過(guò)程中，更多關(guān)注于貨物，對(duì)于與貨物相關(guān)聯(lián)的人的基本信息無(wú)法獲取，即使獲取相關(guān)的生物特征信息也存在隱私安全和法律法規(guī)等政策性風(fēng)險(xiǎn)；三是人工查驗(yàn)抽檢率和效率較低，人力資源與旅客行李查驗(yàn)量無(wú)法匹配，難以全面應(yīng)對(duì)當(dāng)前旅檢工作的形勢(shì)與要求，迫切需要快捷高效的風(fēng)險(xiǎn)探知手段來(lái)輔助開展旅客行李檢查工作。

二、邊緣智能平臺(tái)

（一）部署架構(gòu)

為解決邊緣算力供給不足問(wèn)題，在現(xiàn)有海關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施云平臺(tái)、大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的基礎(chǔ)上規(guī)劃部署邊緣智能計(jì)算平臺(tái)（部署架構(gòu)圖詳見(jiàn)圖2），為將來(lái)邊緣計(jì)算設(shè)備應(yīng)用和數(shù)量的增加提供平臺(tái)基礎(chǔ)[2]。

全國(guó)海關(guān)信息中心提供底層服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)、存儲(chǔ)等中心化的高性能計(jì)算能力，將前端設(shè)備采集的多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行人工智能訓(xùn)練。邊緣智能計(jì)算平臺(tái)提供邊緣側(cè)計(jì)算存儲(chǔ)能力，加載智能化算法模型，實(shí)現(xiàn)人員訪問(wèn)風(fēng)險(xiǎn)控制、貨物通關(guān)查驗(yàn)、旅檢緝私查驗(yàn)、智能通關(guān)、預(yù)申報(bào)等邊緣終端業(yè)務(wù)。

（二）平臺(tái)架構(gòu)

邊緣側(cè)底層應(yīng)用主要以“兩池、一庫(kù)、四平臺(tái)” 為主實(shí)現(xiàn)整體規(guī)劃，包括數(shù)據(jù)資源池、計(jì)算存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)資源池、算法倉(cāng)庫(kù)，以及邊緣智能應(yīng)用平臺(tái)、邊緣資源管理調(diào)度平臺(tái)、邊緣數(shù)據(jù)資源平臺(tái)和邊緣運(yùn)維服務(wù)平臺(tái)（邊緣智能平臺(tái)架構(gòu)圖詳見(jiàn)圖3）。

邊緣智能平臺(tái)將算力從原來(lái)集中于海關(guān)總署機(jī)關(guān)逐步延伸至各直屬海關(guān)、隸屬海關(guān)，最終傳遞給各業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)高可靠、安全、穩(wěn)定以及有效的終端應(yīng)用。

（三）數(shù)據(jù)整合

平臺(tái)通過(guò)整合邊緣側(cè)風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)、全國(guó)旅檢監(jiān)管現(xiàn)場(chǎng)查發(fā)案件、緝私、國(guó)際海關(guān)和其他主管部門的內(nèi)外部情報(bào)信息至現(xiàn)有信息系統(tǒng)，建立風(fēng)險(xiǎn)防控決策平臺(tái)，提煉風(fēng)險(xiǎn)要素，形成研判規(guī)則，構(gòu)建分析模型，建立云端側(cè)風(fēng)險(xiǎn)圖像庫(kù)，將規(guī)則和模型下發(fā)至邊緣側(cè)設(shè)備形成風(fēng)險(xiǎn)甄別應(yīng)用。通過(guò)決策平臺(tái)和風(fēng)險(xiǎn)甄別應(yīng)用下達(dá)風(fēng)險(xiǎn)查控指令，達(dá)到精準(zhǔn)、有效、可靠的查驗(yàn)緝私目標(biāo)。

三、業(yè)務(wù)場(chǎng)景示例

以某國(guó)際航空口岸為例，24小時(shí)入境旅客平均3.5萬(wàn)人左右，查驗(yàn)關(guān)員10人，通關(guān)監(jiān)管壓力與人力配置之間的矛盾非常突出，主要體現(xiàn)在兩方面：一是監(jiān)管旅客量已連續(xù)多年增長(zhǎng)，人力資源沒(méi)有相應(yīng)增加；二是旅檢現(xiàn)場(chǎng)依然按照傳統(tǒng)模式，靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)選擇查驗(yàn)對(duì)象，缺乏信息化系統(tǒng)對(duì)重點(diǎn)人群進(jìn)行輔助識(shí)別，具有較大的執(zhí)法自由裁量權(quán)，給執(zhí)法監(jiān)督帶來(lái)很大壓力。

（一）風(fēng)險(xiǎn)因子

邊緣智能應(yīng)用部署在海關(guān)口岸旅客查驗(yàn)一線關(guān)口，通過(guò)在旅客檢驗(yàn)的關(guān)鍵點(diǎn)位設(shè)置攝像頭，采集邊端設(shè)備數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)從圖像中獲取風(fēng)險(xiǎn)因子特征信息，并存儲(chǔ)在口岸邊緣存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，將旅客劃分為普通風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)甄別系數(shù)超過(guò)閾值時(shí)，旅客通過(guò)卡口，向現(xiàn)場(chǎng)旅檢工作人員發(fā)出提示，在終端顯示設(shè)備中展示高風(fēng)險(xiǎn)因子證據(jù)。其中風(fēng)險(xiǎn)因子包括以下因素：

通關(guān)頻度：頻繁在短時(shí)間內(nèi)通關(guān)人員提取為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估因子1；

人飾特征：將人臉、步態(tài)姿勢(shì)與服飾特征關(guān)聯(lián)，用于了解旅客的當(dāng)天的服飾變化情況，人臉和步態(tài)用于識(shí)別身份，服飾變化較大的作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估因子2；

軌跡行為：在關(guān)鍵的行進(jìn)路線節(jié)點(diǎn)，并繪制為旅客的行進(jìn)軌跡，對(duì)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行記錄作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估因子3。

除上訴因子以外，各監(jiān)管場(chǎng)所現(xiàn)場(chǎng)可根據(jù)實(shí)際情況增加風(fēng)險(xiǎn)因子，例如：太赫茲設(shè)備顯示圖像用于分析隨身夾帶、危險(xiǎn)物品探測(cè)傳感器等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

（二）算法適配

使用基于YOLOv5算法框架[4]的定制模型在不同尺寸的圖像上進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因子抓拍，然后對(duì)每個(gè)類別每個(gè)目標(biāo)采用基于IoU的跟蹤算法，最后捕捉行李箱離開轉(zhuǎn)盤的信號(hào)，從而觸發(fā)動(dòng)作抓拍信號(hào)，完成證據(jù)鏈的關(guān)聯(lián)與存檔。

圖4展示了不同版本的YOLOv5與EfficientDet檢測(cè)算法之間的性能比較曲線圖，縱軸為COCO測(cè)試數(shù)據(jù)集上面的AP指標(biāo)。為了平衡檢測(cè)精度和邊緣側(cè)的算力限制，使用了YOLOv5作為風(fēng)險(xiǎn)因子取證的核心算法，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)多類別多目標(biāo)的跟蹤。

從整體角度看，從邊緣測(cè)數(shù)據(jù)資源池獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用云端的智能視頻分析服務(wù)開展訓(xùn)練。該算法在同類算法中有著訓(xùn)練時(shí)間短，模型權(quán)重文件小，利于在邊緣側(cè)部署的優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)算法優(yōu)化適配，以及對(duì)處理性能和算力的初步評(píng)估，經(jīng)過(guò)多batch推理的優(yōu)化，預(yù)計(jì)可實(shí)現(xiàn)10fps以上的接入視頻準(zhǔn)實(shí)時(shí)檢測(cè)幀率，相機(jī)視頻流是4K，單視頻卡可支持接入8-16路視頻流并行分析。經(jīng)過(guò)優(yōu)化后通過(guò)視頻測(cè)試，該方案可實(shí)現(xiàn)98%以上的風(fēng)險(xiǎn)因子圖像提取。

（三）應(yīng)用效果

從“人物結(jié)合、由物及人”的角度出發(fā)，有效提升現(xiàn)場(chǎng)旅檢人員工作實(shí)效，整合上述數(shù)據(jù)開展旅客出入境風(fēng)險(xiǎn)分析工作，計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)甄別度，并在卡口處向現(xiàn)場(chǎng)關(guān)員發(fā)出提示。邊緣智能平臺(tái)在旅檢監(jiān)管場(chǎng)所可取得以下成效：一是打造“無(wú)感海關(guān)”，壓縮通關(guān)時(shí)間，提升通關(guān)體驗(yàn)；二是關(guān)檢融合后，促進(jìn)了監(jiān)管業(yè)務(wù)執(zhí)法流程簡(jiǎn)約順暢、操作規(guī)范統(tǒng)一，釋放人力資源；三是提升執(zhí)法統(tǒng)一性，多維監(jiān)管數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)存證，進(jìn)一步提升查驗(yàn)的捕獲率。

四、結(jié)束語(yǔ)

邊緣智能平臺(tái)以海關(guān)旅檢監(jiān)管場(chǎng)景為基礎(chǔ)，整合了人臉、衣飾風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別因子，采用智能手段打破了人物分離的現(xiàn)狀，實(shí)現(xiàn)了“人物結(jié)合，由物及人”從零到一的突破。后續(xù)可根據(jù)實(shí)際情況分別在海關(guān)監(jiān)管作業(yè)場(chǎng)所、海關(guān)集中作業(yè)場(chǎng)地推廣使用，應(yīng)用功能可包括：周界入侵（拋物、人、車）、船舶靠泊識(shí)別；人臉識(shí)別（活體檢測(cè)）、異常行為識(shí)別（摔倒、打斗等）、人員徘徊、密度檢測(cè)；物品智能識(shí)別（動(dòng)植物、水果、危險(xiǎn)品）、知識(shí)圖譜（語(yǔ)義分析，問(wèn)答機(jī)器人）；車體識(shí)別（集卡）、軌跡跟蹤（跨鏡頭）、異常行駛（不按軌跡、異常停留、逆行）、異常拋物、兩車跟隨、人員靠近等查驗(yàn)證據(jù)。

本項(xiàng)目建設(shè)經(jīng)驗(yàn)包括：一是采用頂層設(shè)計(jì)思維，以點(diǎn)帶面，提升全過(guò)程、全方位、多層次、寬領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)管理與控制，使用組合拳達(dá)到平臺(tái)化標(biāo)準(zhǔn)；二是依托科學(xué)體系，借鑒企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理體系，用技術(shù)賦能業(yè)務(wù)，充分理解和應(yīng)對(duì)公共事業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，并采用體驗(yàn)度量作為閉環(huán)評(píng)判的標(biāo)準(zhǔn)；三是完善業(yè)務(wù)技術(shù)生態(tài)，依托邊緣智能技術(shù)結(jié)合現(xiàn)有云計(jì)算、大數(shù)據(jù)平臺(tái)，聚焦邊緣智能賽道，根據(jù)一線業(yè)務(wù)需求孵化邊緣側(cè)應(yīng)用，持續(xù)采用先進(jìn)技術(shù)向業(yè)務(wù)賦能；四是強(qiáng)調(diào)目標(biāo)導(dǎo)向，服務(wù)與公共管理職責(zé)并重，以科技提升創(chuàng)新優(yōu)化管理手段，實(shí)現(xiàn)治理體系和治理能力的現(xiàn)代化；五是順應(yīng)發(fā)展趨勢(shì)，以現(xiàn)有技術(shù)為基礎(chǔ)，降低整體技術(shù)和應(yīng)用準(zhǔn)入門檻，推進(jìn)互通共享，共促貿(mào)易安全與便利，完善業(yè)務(wù)和技術(shù)邏輯考慮資源傾斜。

近年來(lái)，邊緣智能的各項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)得到了長(zhǎng)足發(fā)展，隱私保護(hù)、態(tài)勢(shì)感知、設(shè)備更新、安全協(xié)議等對(duì)“三智”建設(shè)帶來(lái)了極大的機(jī)遇。隨著5G通信技術(shù)、計(jì)算遷移、新型存儲(chǔ)技術(shù)、輕量級(jí)函數(shù)庫(kù)及內(nèi)核、邊緣計(jì)算編程模型等關(guān)鍵組成技術(shù)的成熟和商用[4]，邊緣智能的應(yīng)用必將在海關(guān)監(jiān)管、征稅、緝私及統(tǒng)計(jì)職能上進(jìn)一步發(fā)揮增質(zhì)提效的作用。

作者單位：姜成中? ?王小奇? ? 全國(guó)海關(guān)信息中心

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]（美）西姆·西格爾.基于價(jià)值的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理.

[2]佩里·利.物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與邊緣計(jì)算（第二版）.

[3]中科院自動(dòng)化所、中科院大學(xué)人工智能學(xué)院、中國(guó)科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心、曠視科技.YOLO算法特性 （cs.CV），https：//arxiv.org/abs/2103.09460

[4]吳冬升.從云端到邊緣 邊緣計(jì)算的產(chǎn)業(yè)鏈與行業(yè)應(yīng)用.