視訊為什麼是智慧城市的基礎

June 19, 2018 Erik Sherman

若資料是智慧城市的地基,那視訊就好比基石。視訊技術在許多地區已無所不在,城市利用智慧視訊系統執行各項例行業務,從交通管理到發掘提高業務品質的契機均包含在內。但是當與其他資料來源(如物聯網感測器)整合並進行分析時,視訊能發揮最大效益。舉例來說,透過結合交通路況攝影機與污染感測器,城市就能制訂管理空氣品質的新策略。廣義來說,資料整合可協助自動化工作流程、協助執法,並改善城市服務的交付。建構在其他資訊之上的分層視訊能協助專家、管理人員和官方人員更瞭解系統間如何互相影響的整體局面與動態。加入人工智慧,結合的資料就能用於識別模式,並針對可能難以察覺的情況觸發警示。

視訊的挑戰

雖然視訊的潛力無窮,某些部署卻因為三個原因而未能達到標準。單靠人類肉眼難以處理所有視訊。為充分瞭解視訊內容,人們必須緊盯螢幕,這是耗時又費力的程序。通常在某事件發生後,我們會利用視訊尋求證據和採取反應式(非先發式)應變。第二個挑戰是資料大小。視訊檔案與串流的數量龐大。多數城市均缺少視訊傳輸、儲存和擷取專用的 IT 基礎架構。透過現有的網路存取和處理視訊是一個漫長的程序,還會佔用網路資源、干擾其他作業進行,有時甚至會導致資料遺失。第三個問題是資料天生孤立的本質。城市通常包含大量物聯網與其他資料產生系統,每個系統都是獨立運作。由於這些系統幾乎不共用資料格式或介面,結合這些系統資訊的難度極高。到目前為止,這些問題導致所有可用的視訊幾乎無一被利用,更別提發揮視訊的最大效益。Hitachi Smart Spaces and Video Intelligence 與 Hitachi Visualization Suite (HVS) 這類的新解決方案能整合大量的城市資料,並以智能方式管理。這些解決方案能從視訊中挖掘出重要資訊,進而轉換成深入分析與警示,透過整合其他類型的孤立資料,就能建構有助於改善業務運作與安全性的整體樣貌。

整合性質迥異的資料來源

HVS 使用 Intel® 技術建立和分析許多類型的資料(視訊、環境感測器、社群媒體、地理資訊系統 (GIS)、天氣預報、交通運輸報告等),並彙整到單一管理介面(圖 1)。它可以聰明地連接城市現有的軟體基礎架構,實現一系列新的應用。

圖 1. Hitachi Visualization Suite 整合許多類型的資料,可大幅提升效能與效率。

這就好比駕駛汽車。當您在路上行駛時,您會運用雙眼和雙耳留意線索,以判斷其他駕駛的舉動。兩旁與中間的後照鏡方便觀察前方與後方擋風玻璃周圍環境。儀表板讓您知道速度、時間及各種類型的機械狀態。GPS 或智慧型手機提供路線指引,電台可提醒您注意交通狀況。想像一下,駕車時必須登入並查看這些不同系統,然後決定要在哪裡加速、停車或轉彎。同樣地,在單一檢視介面中擁有眾多資料類型,將有助於市府官員制訂更明智的決策。歷史趨勢與分析將有助於聰明駕駛策略。視訊結合繪圖與其他類型的資料,能在許多領域(包括公共安全、執法、運輸及水利、下水道及其他公共事業的營運)提供情境與地理空間意識。資料功能實際上就是要讓相關人員能夠輕鬆利用。HVS 運用以瀏覽器為基礎的軟體和直覺的使用者介面,不只功能強大、可隨處使用,而且只需要最低程度的培訓就能上手(圖 2)

圖 2. HVS 使用者可存取不受限制的資料層。(資料來源:Hitachi Vantara)

城市能全權管理使用者,因此在強制的控管分離制度下仍然可以維持集中控管,以建立負責任的治理。多租用戶系統提供使用者特定的檢視與權限。這樣做能提高生產力,進而改善財政狀況與營運績效。平均而言,公共安全等級可較目前提升兩倍,道路運輸改良的進度會比現在高出百分之 20。服務等級的提升會使我們的城市更加安全、更有效率,而且更適合居住。舉例來說,直覺式的調查工具與簡易的搜尋功能、時間表檢視及 Digital Evidence Management (DEM),對城市管理的各個層面均有助益。不論是執法或風險管理部門都能更有效地從事工作。以規則為基礎的工作流程自動化可提供更先發式的應變,並能帶來其他效益,像是依據事件採取行動並傳送警示給適當人員。

視訊資料轉換分析

電腦視覺與機器學習能夠將視訊轉換成大量的深入分析與警示。無需等待人類執行視訊審查,AI 就能自動化多種層面的視訊分析。HVS 可執行各式各樣的工作。其中包括計算腳踏車、汽車、卡車及大眾運輸車流量、觀察行人流動、偵測遺留物品、套用臉部辨識或識別指定類型的事件,並傳送警示給適當的官方人員。將此視訊分析與預測分析結合,將有助於事先防範可能發生的潛在問題。實作以 Intel 技術為基礎的機器學習與電腦視覺,將有助於降低中央資料管理與分析的負擔。即時視訊在必要時能派上用場,但在邊緣運用智慧科技,攝影機可以只傳送深入分析或警示,這將有利於避免資料傳輸網路擁塞,並降低故障發生機率與所需成本。尤其,套裝式攝影機或搭載邊緣閘道器的現有攝影機可透過分析技術,將視覺資訊轉換成單元更小且更容易管理的中繼資料。攝影機可直接針對交通狀況進行分析,計算出不同車輛類型的流量並傳送計算結果,而非將視訊回傳到中央伺服器進行處理或分析。除此之外,機場和主要港口的攝影機還能整合臉部辨識,以在發現可疑人士或失蹤人口時進行通報。

美國拉斯維加斯

舉例來說,美國拉斯維加斯正在其規劃的創新區內採用 HVS 試用版應用程式。該城市會對交通狀況進行分析以計算腳踏車、汽車、卡車和巴士的車流量,也會分析轉運站人潮流動及公園佔用情形。透過整合式資料分析儀表板,相關業務人員與都市規劃人員便能瞭解何時為轉運站尖峰時刻、司機全天使用停車場的情況,以及行人和腳踏車聚集地點,這些均是攸關業務的重要因素。出人意料的是,道路上的腳踏車流量遠遠超出預期。資料讓該城市得以和當地企業對話。針對商家的調查顯示,有許多人騎腳踏車取餐或外送餐點。這項深入分析有助於合理設置更多自行車道以維護騎士安全、改善整體交通管制狀況,同時促進商業的發展。

奧斯汀

奧斯汀是另一個將 HVS 應用在其公共安全維護的城市範例。過去在事故發生時,因為資料各自孤立導致執法機關無法取得第一手資訊。如今,該城市可以存取視訊監控系統、電腦輔助派遣系統、車牌與臉部辨識、槍響感應器、放射性同位素偵測及其他技術,全部彙整到螢幕上讓市府官員掌握更多資訊。HVS 讓該城市得以擴大應用資料導向的犯罪控制。由於此系統為奧斯汀提供彙整資料,官方人員可以執行即時的犯罪行為監控,並採取更有效的緊急應變措施。有了預測分析,警察部門就能在犯罪熱區部署警力。負責處理事故的官員在抵達現場之前,也能有更多資訊協助他們制訂策略,並根據實際情況採取應變措施。對奧斯汀而言,其中一項額外的好處是能夠整合願意分享資料之商家的第三方攝影機。這項功能不僅可為納稅人省錢,還能取得不同角度的資訊,並與當地社區建構更穩固的關係。HVS 與類似的技術為城市提供了非常重要的工具,讓相關人員與規劃人員得以存取視訊和其他許多類型與層級的資料。市政當局現在可以重新擷取並有效利用收集到的資料,而無需對現有系統進行重大調整。

作者簡介

Erik Sherman

Erik Sherman is a journalist, analyst, and consultant with a background in engineering, technology, and business management. He's written about such topics as semiconductors, enterprise software, logistics, software development, advertising technology, scientific instruments, biotechnology, economics, finance, marketing, and public policy.

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