“18号滑槽掉包了，请处理！”中控室响起提示音，告知一件行李在行输系统内掉落，中控员随即通过对讲机迅速联动现场运行员，第一时间查验行李有无破损、留取行李条码、将其重新放回分拣机，处理过程全程不超过一分钟，行李再次“回归正轨”。这一系列“丝滑”处理，便是行李掉包监测系统的实际成效。

思考！从工作痛点开始

在行李分拣的过程中，轻质或表面光滑的行李在分拣小车转弯时易受离心力影响掉落，传统的人工巡检与视频巡查耗时费力，单次异常发现时间最长会超过1小时。如何让“掉队”的行李无处遁形？长沙机场航站区管理部红扳手创新工作室秉持真情服务的理念，开启了行李掉包监测专题研究。研究初期，团队曾考虑过如红外光栅检测、监控视频图像对比等方案，但维护难、精度低、成本高等问题接连袭来。经过多次头脑风暴，团队最终确定利用AI领域中的目标检测技术，通过智能分析监控视频实现行李掉包的实时监测。

打磨！让AI练就“火眼金睛”

起初，团队采用公开数据集训练AI模型，但检测精度仅1.06%。“问题出在数据的可迁移性上！”经过集体研判，团队果断将目光转向真实现场，标注7000余张行李图片，构建适配性强的行李图像数据集，重新训练的模型精度跃升至96.7%。面对小尺寸行李易漏检、分拣机动态干扰，团队“见招拆招”，引入视觉注意力机制，让AI聚焦关键区域，小行李检出率大幅提升；同时创新算法，精准区分“静止掉落”与“移动运输”行李，排除误报干扰。历经数十轮迭代，系统响应时长约7.55秒，平均检测精度达97.5%。中控室的一方屏幕上，每一件掉落的行李都被实时标记，提示音成了守护旅客行李的“最强音”。

收获！携赤子之心向前迈进

这套“零硬件改造、低成本高效益”的系统，正在长沙机场行李保障流程中持续释放多元效应。24小时智能监测替代人工巡检，在确保高效的同时，有效控制人力成本，项目在T2航站楼落地即显实效。自建行李掉包图像库支撑持续迭代，技术自主可控，未来可复用至T3航站楼全程16公里行李输送线，实现覆盖全线的智能巡视体系。此项目以AI技术解决了RFID系统的监测盲区问题，推动掉包监测从“人防”向“技防”转变，大幅提升监测精度与响应时效，获得长沙机场2024年度创新项目发布三等奖。

未来，长沙机场航站区管理部红扳手创新工作室将持续深化AI与民航业务的融合，拓展智能技术在行李全流程跟踪、异常预警等场景的应用，以行李不“掉队”的专业守护，践行服务永“在线”的初心承诺，让技术创新成为真情服务的生动注脚。

（通讯员：易亚昕、宋先德）