邊緣 AI

1999 年，一輛在法國與義大利之間 7.2 英里長白朗峰隧道行駛的聯結車起火，39 名受困的通勤者命喪黃泉。雖然這條隧道安裝了各種監視攝影機，但交通服務操作人員卻等到駕駛人紛紛報案才接獲通知，此時大禍早已釀成。

很遺憾，這個問題又持續了好幾年，歐洲各國因交通事故而造成的死亡人數以令人擔憂的速度暴增，隧道更是事故比例最高的地點。

有鑑於此，歐盟會員國於 2004 年決定，針對長度超過 500 公尺的隧道頒布最低道路安全規定，又稱為指令 2004/54/EC。部分規定包括安裝安全攝影機。一條隧道若可能安裝數十或甚至數百部攝影機，公務員就能監測各種情況，例如逆向的駕駛人、煙霧/火、停下來的車輛，或是路上的行人。

當然，任何稱職的運輸系統管理人員都會告訴您，攝影機端點提供的串流交通影片片段，產生的資料太多，操作人員難以手動分析。另外，在指令 2004/54/EC 所創造的現實中，必須有人負責分析歐洲大陸多數地區每部攝影機的多重串流，以及每條隧道多部攝影機。或者也許由某種東西代勞。

運輸管理機構必須儘可能將分析攝影機影片片段的工作自動化。他們需要人工智慧影片分析，才能監測車道邊緣可能發生的安全事件。

實際生活中的交通路況攝影機監測

我們以一條車道為例，讓您瞭解指令 2004/54/EC 的規模和範圍。Boulevard Périphérique Nord de Lyon (BPNL) 位於法國里昂，是 10 公里長的收費道路，連接三大高速公路。這條道路包含四條隧道，共橫跨 6 公里，以及兩條高架橋，交通攝影機不到 200 部。

BPNL 的營運單位是 Société D’exploitation Du Boulevard Périphérique Nord De Lyon (SE BPNL)。該單位的 50 名員工負責管理收費亭、維護道路基礎建設，以及監測攝影機摘要是否有可能構成危險或中斷交通流量的事件。

少了自動化根本不可能進行這類監測的原因顯而易見。假設每位 SE BPNL 員工不眠不休監測攝影機影片片段，他們依舊必須同時觀看四部攝影機的摘要。該公司捨棄以人工方式監測，嘗試使用採用傳統影像處理演算法的電腦視覺攝影機監測軟體。然而，即使是這些軟體，識別人、事、物的準確度，也不足以避免操作人員為了處理假性異常警報而疲於奔命。

「這種技術雖然能理解一團像素正在移動，但無法辨識出一團像素是行人。舉例來說，技術或許能理解一團像素是人形或是以人的速度移動，但是卻無法辨識物體是人。」行動影片分析公司 Sprinx Technologies 共同創辦人暨技術長 Renato Clerici 表示。

為了克服這些挑戰，SE BPNL 向 Sprinx 尋求協助，透過該公司的 TRAFFIX.AI 自動事故偵測（AID）軟體，利用類神經網路即時偵測及辨識車輛、人與行人。

Clerici 表示：「人工智慧與深度學習遠比標準的電腦視覺技術準確。」「類神經網路經過訓練，可識別、辨識及偵測照片中的人或車輛。透過 3D 物件追蹤技術，它可讓我們提供非常真實且準確的偵測服務，並大量減少假警報數量。」

OpenVINO^™ 邁向隨時隨地自動事件偵測之路

TRAFFIX.AI 自 2020 年春天部署以來，透過高傳真分析偵測逆向的駕駛人、減速駕駛、停駛車輛、溢出的貨物，甚至是煙霧，協助 SE BPNL 大幅減少了假警報（影片 1）。

從終端使用者或系統整合商的觀點來看，有了 TRAFFIX.AI 的內建智慧，輕輕鬆鬆即可針對上述這類使用案例設定及校準系統。雖然平台的 3D 物件偵測軟體是 Sprinx 的專屬軟體，而 MobileNet SSD 類神經網路則是內部用 TensorFlow 所開發，但這套軟體是利用 Intel^® OpenVINO^™ 工具組針對邊緣執行最佳化。

這意味著 TRAFFIX.AI 可在任何 CPU、GPU、FPGA、VPU 或其他 Intel 型硬體平台上執行，無論是邊緣電腦、個人電腦或伺服器都不成問題。它甚至隨裝即可連線至智慧運輸系統（ITS），締造真正高效能的隨插即用人工智慧影片分析部署體驗。

Clerici 表示：「OpenVINO 是我們解決方案的要角，因為它負責執行我們用於偵測及辨識車輛和行人的類神經網路。」「您可以使用現有硬體，而且運作順暢。您輕而易舉就能用我們的軟體，將電腦或伺服器連線至現有的網路基礎架構，並且處理現有的攝影機摘要。該硬體能處理的攝影機數量是唯一的限制，但如果您必須處理更多攝影機，添加一部電腦就行了。」

在 BPNL 這類安裝，Sprinx 採用 Intel^® Core^™ i9 和 Intel^® Xeon^® Gold 處理器（最多支援 24 部攝影機）執行 TRAFFIX.AI。然而，正如 Clerici 所說，小型部署可利用搭載 Core^™ i5 或 Core^™ i7 處理器（支援高達 10 段同時影片串流）這類更節能裝置的端點目標。

智慧城市解決方案：已針對人工智慧影片分析準備就緒

Sprinx 的 TRAFFIX.AI 軟體已經讓歐洲車道大約 15,000 部電腦視覺攝影機，搖身一變為智慧影片分析資料擷取裝置。他們的軟體幾乎可部署於任何硬體，並且正與 Intel 攜手合作打造近期即可實現的未來，也就是人工智慧分析軟體可在電腦視覺攝影機端點直接部署，將即時警示直接傳送至內部部署伺服器或雲端平台。

這樣一來，全球已安裝的數十億部攝影機，便能化身為潛在的人工智慧視覺端點。從智慧公共交通運輸系統、智慧交通資料收集到智慧城市解決方案，可能性幾乎瞬間變得無窮無盡。OpenVINO 工具組的支援功能是實現這一切的推手。

然而，就眼前來說，為 SE BPNL 這類操作人員即時提供準確的路況資訊，拯救生命，不失為是個好的開始。

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