智能安检系统的关键：大数据
国内已有多个品牌的安检机发布了智能安检系统，国内多个口岸车站等场所都已经上线了麦盾的智能安检系统，各使用单位都表示安检效率和检出率都有了很大的提高。这不仅是一个产品系列的成功了，而是引发了一个方向的成功。而安检机与移动互联网接轨的需求又越发迫切，因此麦盾开发智能安检机自然成为各单位的合作目标。
麦盾开发智能安检系统的目的是什么
利用人工智能+大数据，实现违禁品精准识别。比传统人工分辨方式更精准、更灵活，各安检点获得的数据通过网络整合形成大数据分析。筛选违禁品，通过提供多维度的管理数据和可视化管理模拟。
为什么智能安检系统的关键在于"大数据"？
智能安检机的特点就是 "自动判断、自动报警"，这无疑提升了安检单位的使用体验，但也使得安检过于机械化，缺乏有效的数据依据。
举例来说：安检机内数据集成了以前所有的安检违禁品特征，通过定期更新的方式进行数据维护，这种数据更新的方式门槛低。但在之前，智能安检机没有最新的数据，也就不能识别了。
所以对于智能安检机来说，想要通过实时更新，还需要有效的数据整合和分析机制，才能对新型违禁品进行预报。在这些数据中，可分为已知特征和分析特征，而后者才真正具有价值。
如何界定和找到"物品特征"？
不同物品类型、有机物和无机物、密度比重对"物品特征"的界定都不同，对智能安检机来说，在界定目标时，应找到物品关键指标，这需要综合相关数据加以综合判断，能够具有相关特征的数据就被称为"物品特征"。
"物品特征"的衡量往往需要通过多个维度的数据特征进行筛选，但目前其它品牌后台只能提供一些基础的数据，无法充分获取、挖掘和分析用户的行为数据。麦盾安全智能安检机通过引入人工智能和大数据技术，能够智能获取物品的密度比重、有机物、无机物等数据，并进行特征画像，从而帮助筛选设立"物品特征"。
可见，智能安检的核心就是大数据，麦盾安全智能安检机则将它的能力发挥到了极致，它通过物品分析，建立多维标签，再运用数字化的手段生成"物品特征"并通过网络自动实时更新比对，实现的智能化安检机。
