全市安全功能的嶄新視界

June 12, 2019 Georganne Benesch

AI, 深度學習, 電腦視覺, 即時分析, 經驗法則

從繁忙的市中心到郊區民房大門,都廣泛使用視訊攝影機來保護民眾與財產的安全。這並不是新鮮事。事實上,初次將視訊功能運用在城市安全方面,已經是近 60 年前,當時倫敦警方適逢泰國皇室造訪,在 Trafalgar Square 部署了攝影機。

自此之後,倫敦成為世界上監控最為全面的城市之一。倫敦的民眾似乎也甘之如飴。在一場投票內,受訪的民眾中有百分之 84 表示他們可以接受街道與公共場所中的視訊攝影機。對大部分市民來說,這種技術代表了個人安全,並可避免發生有害的事件。

視訊攝影機廣泛部署的原因,就是希望能讓城市與前線救護人員針對犯罪、緊急事件、交通狀況等各種問題做出反應。但即使在整個城市中安裝數以千計的攝影機,加上打造昂貴的控管中心,也無法保證能萬無一失地偵測到事件。安全人員需要監看的影像太多,即時採取動作所需分析的資料量也過於龐大。

老舊的全市監控系統可提供「事後反應」能力,但無法執行預防動作,或是處理正在發生的狀況。

現代的進階 AI 系統使安全應用提升到全新的精密程度。高效能邊緣裝置讓現有系統擁有更高的智慧與更多功能,提供多感應器的感知能力。

感應器可讓監視應用程式超越視覺觀察的限制,賦予對聲音、味道,以及其他環境因素的偵測能力。加上由邊緣到雲端的即時分析功能,結合深度學習能力,可提供自動化的回應。

結合 AI 與多感應器分析

iOmniscient Corporation 提供的安全性與保全能力,遠遠超越以影像辨識和動作偵測為基礎的影像分析方法。他們的 IQ Smart City Solution 運用具有專利的自動化回應功能,提供更進一步的解決方法。此系統可同時對多種資料採取動作,以分析意外發生的瞬間、自動找出最靠近的合適處理人員,並引導快速的動作。

以下的範例可讓您瞭解此解決方案如何自動帶出一系列事件:系統的交通管理功能偵測到一場車禍事故。系統也注意到車輛著火了。隨即會找出最靠近的警車,透過事件的影片回報此事故,並提供關於位置的詳細資訊。

同時會以類似的資訊通知距離最近的消防隊與救護車。在某些城市中,透過此系統所帶來的成果,能讓這樣的街道事故反應時間從平均 25 分鐘縮減為不到 5 分鐘。

此系統的核心是一系列廣泛的 AI 軟體建構模塊,經過互相結合,為特定應用提供安全與監視解決方案。

此解決方案可瞭解車輛與人群的行為,尤其是可保護隱私性。臉孔與車牌號碼等所有識別功能皆可移除。但在發生孩童走失等情況時,經過授權的安全人員亦可使用臉孔識別功能。

此外,即使在極為擁擠的場景中,識別系統亦可透過最小解析度提供正確結果。「傳統解決方案需要約 60 至 100 像素,才能正確識別人們的臉孔,」iOmniscient 的共同創辦人暨總經理 Ivy Li 表示。「我們的演算法只需要 12 到 22 的極低像素即可達成高正確率。」

此解決方案結合以規則為基礎的經驗法則與深度學習演算法,取決於何者最適合該環境。

「雖然深度學習的準確度十分高,但有一些特定的缺點。首先,您需要進行學習的部分,並花費大量的運算效能與時間,」Rustom Kanga 博士解釋:「另一方面,透過經驗法則的處理方式則僅需要少量的運算程序,運作方式與人類思考類似。我們混合了兩者,加上其他技術,以提供高正確性並符合成本效益的成果。」

位於邊緣與雲端的分析能力

軟體可在集中式、分散式或混和式的架構中運作,如圖 1 所示。

IQ Smart City
圖 1。IQ Smart City 可在集中式和分散式架構中運作。

專為滿足多個利益關係者所設計,可提供中心化或去中心化的報告。舉例來說,街道上的警務人員可能需要明確、可據以行動的資訊,而營運人員則需要跨整個系統層面的檢視視角。

「我們透過將感應器資料即時轉換為文字來進行報告,」Kanga 博士表示:「比方說,在擷取到的影像中,我們發現一位穿藍色衣服的男性在長椅下放了一個包裹,然後離開。系統會轉譯影像,並將這樣的活動轉換為文字格式。一旦轉換為文字,便能在任何的大數據引擎中進行分析。」

透過採用 Intel® 技術,此系統可為任何 IP 攝影機賦予智慧功能,在邊緣提供進階影片分析能力。

Intel 是這個解決方案的關鍵部分,包括從位於攝影機位置的 NUC,到雲端的高效能伺服器等。「我們使用 Intel 處理器,因為它們具有非常好的核心技術,可向上與向下相容,並且可靠、強固,還能擴充,」Dr. Kanga 說:「而在建立演算法的其他工具中,我們使用 OpenVINO 處理深度學習。」

程式規劃人員、前線救護人員,以及安全管理人員瞭解他們需要更有效率的方式來保護人們、空間,以及各種事物。iOmniscient 等企業將創新的物聯網與 AI 技術帶到全世界的城市之中。

成果便是能擁有即時的事故偵測與情況分析能力,提供及時的回應與解決方法。

作者簡介

Georganne Benesch

Georganne Benesch is the Senior Content Editor and Writer for insight.tech. Before this she was an independent writer, authoring blogs, web content, solution guides, white papers and more. Prior to her freelance career Georganne held product management and marketing positions at companies such as Cisco, Proxim and Netopia. She earned a B.A. at University of California at Santa Cruz.

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