Improving the efficiency and security of passport control processes at airports by using the R-CNN object detection model

يمكن أن يؤدي استخدام التعلم الآلي في الوقت الفعلي لتحسين إجراءات مراقبة جوازات السفر في المطار إلى تحسين كفاءة العملية وأمانها بشكل كبير. لأتمتة هذه الإجراءات وتحسينها ، يمكن تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الأحرف والتعرف على الوجه والخوارزميات التنبؤية والمعالجة التلقائية للبيانات. تتمثل الطريقة المقترحة في استخدام نموذج R-CNN للكشف عن الأشياء لاكتشاف أجسام جواز السفر في الصور في الوقت الفعلي التي تم جمعها بواسطة كاميرات مراقبة الجوازات. تصف هذه المقالة العملية خطوة بخطوة للنهج المقترح ، والتي تشمل المعالجة المسبقة والتدريب واختبار نموذج R-CNN ودمجه في نظام مراقبة جوازات السفر وتقييم دقته وموثوقيته وسرعة الإدارة الفعالة لـتدفقات الركاب في المطارات الدولية. وقد أظهر تطبيق هذه الطريقة أداءً فائقًا مقارنة بالطرق السابقة من حيث تقليل الأخطاء والتأخيرات والتكاليف المرتبطة بها.The use of real-time machine learning to optimize passport control procedures at airports can greatly improve both the efficiency and security of the processes. To automate and optimize these procedures, AI algorithms such as character recognition, facial recognition, predictive algorithms and automatic data processing can be implemented. The proposed method is to use the R-CNN object detection model to detect passport objects in real-time images collected by passport control cameras. This paper describes the step-by-step process of the proposed approach, which includes pre-processing, training and testing the R-CNN model, integrating it into the passport control system, and evaluating its accuracy and speed for efficient passenger flow management at international airports. The implementation of this method has shown superior performance to previous methods in terms of reducing errors, delays and associated cost