A Multi-Modal AI Framework for Real-Time Queue Prediction, Management and Optimisation in Intelligent Border Control Systems

📄 arXiv: 2608.27010v1 📥 PDF

作者: Varvara Mama, Eleni Veroni, Nikolaos Kapsalis, Christos D. Nikolopoulos, Anargyros T. Baklezos

分类: cs.AI

发布日期: 2026-08-27

备注: 6 pages, 2 figures, conference

💡 一句话要点

提出多模态AI框架以优化智能边境管控系统的排队管理

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多模态AI 边境管控 排队预测 资源优化 模型预测控制 LSTM网络 动态交通管理

📋 核心要点

  1. 现有的排队管理系统主要依赖静态数据，无法有效应对动态交通条件带来的不确定性。
  2. 本文提出了一种多模态人工智能框架，结合LSTM网络进行排队预测，并利用MPC进行资源优化。
  3. 实验结果显示，该方法在排队预测误差、平均等待时间和通行能力方面均有显著提升。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种高效的边境管控管理程序。与基于静态数据的传统排队管理系统相比，本文考虑了动态交通条件，从而在不确定情况下实现最佳性能。我们提出的多模态人工智能框架专为边境管控系统设计，能够实现实时排队预测、管理和资源优化。该方法整合了异构数据源，通过长短期记忆网络（LSTM）进行排队预测，并利用模型预测控制（MPC）和调度优化生成可操作的控制策略。通过使用模拟真实交通的合成数据进行评估，结果表明该方法将排队预测误差降低了35%，平均等待时间减少了30%，平均通行能力提高了近20%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统边境管控系统在动态交通条件下的排队管理不足，现有方法多依赖静态数据，导致在不确定情况下的性能下降。

核心思路：提出的多模态AI框架通过整合异构数据源，利用LSTM网络进行实时排队预测，并结合模型预测控制（MPC）进行资源调度优化，以实现更高效的边境管控。

技术框架：整体架构包括数据收集模块、LSTM排队预测模块、MPC调度优化模块和控制策略输出模块，形成一个闭环的实时管理系统。

关键创新：本研究的核心创新在于将多模态数据整合与LSTM预测相结合，形成动态适应的控制策略，与传统的基于规则的方法相比，具有更高的灵活性和准确性。

关键设计：在LSTM网络中，采用了特定的超参数设置以优化预测性能，同时在MPC模块中设计了适应性调度算法，以确保在不同交通条件下的有效管理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在排队预测误差上降低了35%，平均等待时间减少了30%，而平均通行能力提高了近20%。与传统的ARIMA和基于规则的方法相比，显示出显著的性能提升，验证了AI架构与优化技术结合的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括边境检查、机场安检及其他需要实时排队管理的场所。通过优化排队管理，能够提高通行效率，减少等待时间，从而提升用户体验和安全性。未来，该框架还可扩展至其他交通管理系统，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

In the present work an efficient border control management procedure is proposed. Compared to operational queue management systems, whose operations are based on mostly static data, the proposed work takes into account dynamic traffic conditions, thus enabling optimal performance, even in cases of uncertainty. To this end, we are proposing a multi-modal Artificial Intelligence (AI) framework, tailored to th needs of border control systems, which enables real-time queue prediction, management, and resource optimization. The novel proposed approach integrates heterogeneous data sources and presents them through a unified representation by employing Long Short-Term Memory (LSTM) networks for queue forecasting. Furthermore, it leverages Model Predictive Control (MPC) and scheduling optimization to derive actionable control policies, which in turn can be presented to border control officers. The proposed work has been evaluated using synthetic data simulating realistic traffic. The evaluation results demonstrate that the proposed method reduces queue prediction error by up to 35% and average waiting time by 30%. Accordingly, the average throughput increases by nearly 20%, compared to ARIMA and rule-based methods. The abovementioned results show the effectiveness and efficiency of combining AI architectures with optimization techniques for proactive and adaptive border traffic management.