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創意應用快速落地 用AI看見城市智慧未來
[作者 王明德]   2020年10月15日 星期四 瀏覽人次: [7285]

在AI電腦視覺的應用中,城市是應用最廣的場域,舉凡安全監控、交通設施、醫療系統、零售餐飲等,目前都有廠商發展中,而在這其中又以安控與交通走得最快。


電腦視覺技術發展多年,早已應用於各種領域中,現在路上常見的安全監控攝影機與工廠中的機器視覺都是其一,近年來AI技術再次崛起,並迅速與多種技術結合,視覺系統由於在城市與工廠應用多年,不僅技術成熟,而且累積的資料量非常龐大,這兩點恰為現在AI的機器學習演算法所需,因此就目前發展來看,電腦視覺成為這波AI浪潮啟動最快的技術。


觀察AI電腦視覺的應用,工廠中的AIAOI系統的應用最深,主要作為產品品質檢測之用,城市則是應用最廣的場域,舉凡安全監控、交通設施、醫療系統、零售餐飲等,目前都有廠商發展中,而在這其中又以安控與交通走得最快。


用AI視覺幫城市防疫+防災

城市的建設與發展,存在自身的演變與發展規律,隨著公共安全要求的逐步豐富與深化,系統必然會跟著從單純而複雜整合,甚至與網路、雲端的整合應用,都有可能成為新一波的要點。從趨勢來看,由於技術的不斷提升,城市安控的應用也日益多元,近期與趨勢結合最明顯者是防疫措施。



圖1 : 城市中大量設置的安全間監控攝影機,為AI運算提供了大量數據。(source:Blue Star)
圖1 : 城市中大量設置的安全間監控攝影機,為AI運算提供了大量數據。(source:Blue Star)

2020年一開始,COVID-19疫情就重擊人類社會,由於此病毒的傳染性極高,因此感染者所接觸的人與物都必須精確釐清。囿於隱私權,現在民主國家的安全監控系統有嚴格限制,不能隨意辨識公共空間中所有人物的身分,但在防疫期間,在法律允許下,仍可藉由具備AI功能的影像辨識軟體,從安全監控系統中找出已確診者的行蹤路徑、接觸的人與物,以利於後續的防疫動作進行。


另外具備AI功能的安全監控系統也可做為防救災之用,例如日本IT大廠NEC在東京都豐島區建置「豐島區綜合防災系統」,就將AI與該公司的群眾行動解析技術結合,以防災攝影機所拍攝的群眾影像來掌握人潮擁擠的狀況與異常情形。?


這套系統在人群密集的東京豐島區,在主要車站周邊與幹線道路裝設了51台防災攝影機,內建的AI可即時判斷影像狀態,一旦發現異常,就可啟動因應措施,遏阻災難擴大。


正如前文所敘,安全監控攝影系統的建置必須顧及隱私,因此該技術並非以特定個人為對象,而是針對異常的「群眾整體的動向變化」,並且以NEC獨有的AI影像辨識技術為基礎,即使防災攝影機拍攝到的是人群影像重疊的擁擠狀態,也能夠進行高精確度的分析,迅速掌握人潮密度、群眾動向。發生異常事故時,也將自動向工作人員發出警告通知,使其立即掌握異常發生的地點與狀況,迅速請求支援或發布相關資訊等,進而減輕相關人員監控人潮的工作負荷。


防災攝影機的設置地點,以1天約259萬名利用者的池袋車站為主,包括車站周邊、幹線道路、救援中心(即作為災害時避難場所的學校等)。由豐島區的災害對策中心收集攝影機的影像,一元化管理災害發生時該地區民眾所通報的資訊等。收集到的災害資訊能夠集中於地圖畫面上,可一目瞭然呈現,加速決策判斷,及早對災區民眾發布相關訊息。


公共空間與大型設施內出現異常擁擠的狀況時,容易引起推擠踩踏的事故,特定場所也可能因集會聚眾而成為犯罪攻擊的目標。因此,防災攝影機的應用將能夠預防擁擠環境中的意外事故,以及因群眾聚集所造成的突發事件,讓受害程度降至最低。


舒緩交通流量 智慧管理停車

除了治安與救災之外,AI與視覺系統在城市的另一項主流應用是交通。交通是城市運作的動脈,因此現在智慧交通的首要建置目標是維持這條動脈順暢運作,其作法仍是與城市中密布的安控監控攝影機結合。


安控攝影機與交通系統整合,在這波AI出現前已運作多年,其主要作法是匯集各處路口車流,以可視化方式呈現在後端管理系統,再將各交通要道的車流狀況資訊提供給用路人參考,不過這種方式只能讓用路人被動的繞開車流阻塞處,仍無法讓車流的順暢度最佳化。


具備AI影像功能的系統,則可透過長期且大量的數據,判斷出未發生但可能發生的道路阻塞,並提出相關建議協助道路管理先行排除可能的塞車因素。例如發現某一路段的車流有逐漸增加趨勢,演算法就可根據過去的數據推算出接下來那些路段將會出現阻塞,而在推測的同時,系統也會納入週邊道路資訊,彙整出舒緩阻塞的建議作法,提供給道路管理者,讓管理者可提前部署疏散車流。



圖2 : 具備AI影像功能的系統,將可改善城市的交通問題。(source:Policy Forum)
圖2 : 具備AI影像功能的系統,將可改善城市的交通問題。(source:Policy Forum)

另外AI影像功能也可應用於智慧停車系統。過去智慧停車系統的主要作法,是在停車格中埋入感測器,偵測停車格是否為空位,再將偵測結果傳回後端中心,並引導駕駛前往停車。但這種作法的工程浩大,需要在停車場內建置無線感測網路,而且後續的維修工作也有一定難度。


影像系統則可解決以上困難,不僅安裝簡單,可且建置成本也大為降低,其作法僅是在既有的安全監控攝影系統中,加入影像識別軟體,再將識別結果傳送到停車管理系統即可完成。由於道路、停車場現在都有監控攝影機,因此業者不需另外建設硬體架構,只需從軟體著手即可,導入更為快速。


除了車流預測與停車管理之外,AI在交通領域還有多種應用,例如辨識違規行駛車輛的車牌,讓交通警察系統可以逕行舉發就是其一。就目前廠商的能力來看,這些應用所需的技術都不難,難的是如何發想出可與現場環境結合的實用性的創意。


不過,創意發想雖難,卻能帶來實際獲利,現在智慧化成為趨勢,市場對高可行性創意有一定接受度,因此多數業者仍鼓勵業者往此發展,在掌握商機的同時,也能創造自身產品的差異化,將可在智慧化市場更具競爭力。


**刊頭圖(source:Smart Cities World)


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