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智慧城市

利用 AI 改善公共安全與交通

智能交通管理

現代城市交通繁忙,而且車流量越大,鋌而走險抄近路的人就越多。汽車為了閃避闖紅燈的行人急轉彎,公車因為機車佔用專用停靠區只好在街道亂停,險象環生的情況倍增。

許多城市在主要十字路口安裝了紅綠燈攝影機,讓他們能夠處理部分違規事件。然而,這類攝影機所費不眥,而且遺漏了小街道上的問題,以及基礎設施受損和公車上的危險行為,例如司機打瞌睡。

7StarLake 是生產高效能運算設備,以及為台灣半自動接駁車開發感應器系統的台灣公司執行長 Martin Ting 與台灣、加拿大和美國的政府和運輸官員會面時,對城市交通問題有了透徹的認識。

他表示:「他們總是問我一個問題:『你可以幫助我們防止事故,改善公共安全嗎?』」

7StarLake 於是開發出一套裝載於公車的邊緣 AI 電腦視覺系統,可即時發現交通問題與危險的公車司機行為,並且就迫在眉睫的危險發出警告。城市官員分析系統長時間的資料,便可深入瞭解交通和行為模式,幫助他們改善公共安全與交通管理。

利用智慧公車預防事故

台灣在主要十字路口安裝了攝影機,以台北為例,安裝的數量是 14,000 台,就跟許多城市大同小異。然而,安裝一部攝影機的費用是 150,000 美元,而每年的維修費用也相當於這個金額。另外,攝影機無法即時解讀資訊,也無法發現有限視野以外的危險情況。Ting 說明,若要撒下天羅地網,一般的大都市必須安裝 100,000 台攝影機才夠。

相較之下,7StarLake 的 Time Eye Smart Traffic Solution 在公車安裝的電腦視覺攝影機價格便宜很多,另外還有 GPS 感應器,能夠擷取外部與內部資訊,有助於預防事故。舉例來說,如果司機閉上眼睛,座椅可以用振動的方式示警。另外,資料也會傳送給官員,讓他們能發出警告。

外部攝影機會擷取交通活動,包括違法停在小街道的卡車,以及因為其他車輛佔用而無法駛入停靠區的公車(影片 1)。

影片 1. 7StarLake 的 Time Eye 電腦視覺攝影機會辨識車輛,擷取交通違規事件的相關資訊。(資料來源:7StarLake

這類事故可能導致司機在沒有看到另一側的情況下,在更大型的車輛附近橫衝直撞,險象環生。

在台灣,與卡車和公車有關的事故,是交通死亡事故的主要原因。Time Eye 會立即將嚴重違規情事的相關資訊轉送給官員,讓他們可以在必要時開出罰單或安排拖吊。如果是情節較輕的違規情事,系統會記錄車牌號碼,而且在某些情況下,不需要召喚官員便可送出罰單。

Time Eye 的攝影機還可轉送關於基礎設施危害物的相關資訊,例如阻擋街道的岩石或樹枝,或是人行道人口蓋不見。城市可以立即通知維修人員,並提醒公車司機減速,或是避開危險區域。

電腦視覺攝影機揭露真相

公車司機嘗試避開事故時,可能突然加速或停車,可能導致乘客跌倒。跌倒索賠是台灣常見的市府訴訟來源。

Time Eye 電腦視覺攝影機會擷取時間、交通情況、公車位置、加速與剎車。另外,電腦視覺攝影機還會顯示乘客是站立,或者依據法律規定,在坐著時繫緊安全帶(上下車時例外)。這項資訊可作為客觀的可信來源,並且簡化調查與法律訴訟。Ting 表示,某個南台灣城市採用 Time Eye 之後,行人訴訟案減少 80%。

雖然攝影機會記錄乘客活動,但並未使用臉部識別軟體。資料經過加密之後,透過企業級安全性的 VPN 傳送至市府電腦。

更聰明的交通管理改善之處

7StarLake 為城市量身打造系統,而且系統會選擇他們想收集的資訊。工程師使用 Intel® 發行版 OpenVINO 工具組,節省訓練演算法識別交通情況、車輛與人類行為的時間。

「OpenVINO 有成千上萬經過預先訓練的演算法,能夠執行 70% 左右的 AI 模型開發工作,因此我的工程師不必從零開始建置模型。」Ting 表示。「我們可以節省很多時間,而且我不需要那麼多的工程師。」

市府公車可以擷取大量資訊,每天最多可達 1 TB。市府行政人員可以收到高達 2 MB 的即時資料與影像(透過高速 Intel® Core 處理器轉送)。其餘的資料稍後會轉送,而且儲存於市府電腦供官員分析之用,瞭解特定地點與時間的交通問題。接著,他們可以更妥善分配資源,改善車流量與公共安全,例如張貼標誌、派警察前往正確的地點,或是興建新的停車設施。

5G 智慧交通管理的未來

Ting 表示,採用 5G 連線的城市越來越多,加上頻寬費用下降,因此更高的傳輸速度與低延遲讓 Time Eye 這類系統甚至能即時傳遞更多資訊,實現市府官員強烈要求的水準。公共交通運輸當局與緊急技術員不僅能查看資料與靜止的影像,還可查看事件發生時的完整影片,幫助他們更深入瞭解及回應危機事故。

「智慧交通管理可幫助城市更妥善部署資源,拯救生命。」Ting 表示。「我堅信,5G 完全部署後,一定會大受歡迎。」

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。