在轨道交通高峰时段，传统安检设备常面临图像处理延迟、误报率高、多设备协同效率低等问题。某一线城市地铁日均客流量超500万人次，原有X光安检机因计算单元性能不足，导致违禁品识别响应时间长达3秒，高峰期安检口拥堵率达40%。如何通过边缘计算与实时分析提升安检效率，成为行业核心诉求。
研华UNO-348工控机：智能安检的“边缘大脑”
产品特性与功能适配
研华UNO-348嵌入式边缘控制器专为高密度数据处理设计，搭载第10代Intel® Core™ i5-10500TE处理器（6核12线程），支持3个PCIe扩展槽与双2.5英寸SSD存储。其无风扇结构与宽温设计（-20℃~60℃），可适应地铁站高粉尘、强震动环境。通过集成16路GPIO与4个千兆网口，实现X光机、热成像仪、人脸识别终端等多设备数据汇聚，实时处理速度提升至0.5秒/帧。
技术突破与场景融合
智能分拣算法优化：
基于UNO-348的TensorRT加速引擎，将深度学习模型推理效率提升3倍。某试点车站部署后，刀具识别准确率从87%提升至99.2%，液体爆炸物误报率降低至0.3%。
多模态数据协同：
通过PCIe插槽扩展4K视频采集卡，同步分析X光透视图与可见光视频流。例如，检测到行李箱内疑似锂电池时，系统自动调取对应乘客的购票信息，联动站务人员精准拦截。
能耗与空间优化：
200×140×120mm的紧凑尺寸，可直接嵌入安检机柜体，较传统工控方案节省60%空间；双电源冗余设计保障24小时不间断运行，年故障率低于0.1%。
- 落地案例：深圳地铁11号线智能化改造
项目背景
深圳地铁11号线日均安检包裹量超80万件，原系统存在三大痛点：
高峰期图像处理队列积压，单机吞吐量仅600件/小时
金属制品与电子设备误判率高达15%
设备散热不足导致夏季宕机频发
实施成效
部署32台UNO-348工控机后：
效率跃升：通过异步并行处理技术，单通道处理速度达1200件/小时，峰值时段乘客等待时间缩短58%；
精准防控：结合毫米波成像数据，实现金属刀具与日常用品的材质特征分离，误判率降至1.8%；
运维成本优化：无风扇设计减少80%滤网更换频率，远程诊断功能使故障响应时间从2小时压缩至15分钟。
梵亚工控：研华生态合作伙伴的技术赋能者
深圳梵亚科技有限公司专注轨道交通智能化领域10年，提供从硬件选型、算法优化到系统集成的全链条服务。已在全国23个城市地铁项目中落地，累计处理安检数据超50亿条。依托研华工控机的硬件优势，梵亚工控打造了“边缘计算+云端协同”的AI安检架构，。
