台南古都融合 AI 科技,發展交通智慧化
作者 TechNews | 發布日期 2021 年 06 月 24 日 10:00 |
人工智慧(AI)一直是近年的熱門科技詞彙,根據「2021 台灣 AI 趨勢報告」,台灣有 84% 的受訪企業導入 AI 技術,以提高組織效率及創造營收為主要目標,在製造、行銷與客服等領域中獲得深入地應用。
AI 深度學習效果事半功倍
綠捷能智控股份有限公司(HIPOWER)長期致力於AI影像偵測辨識演算法的開發,過去應用領域也多於車牌辨識、車輛追蹤相關。2020 年參與臺南市政府合作 AI 城市巡檢先導應用試驗計畫,在臺南市政府智慧發展中心及交通局的協助之下,以臺南市東區東門路與自由路口、中西區府前路與南門路口為試驗場域,試驗情境則是配合臺南市政府的基礎設施下,在未對現有攝影系統架構有任何調整的情況,利用路口現地攝影鏡頭搜集影像數據,最終所使用影像解析度為 640×480,採用 YOLO 類神經演算法進行物件深度學習,並加入深度物件定位追蹤演算法。
在試驗的計畫裡,YOLO 模型主要應用在多類別與多場景的物件辨識上,所以會設計較多的卷積層,而每一種會再進行多次的卷積運算,造成模型本身較大,考量這次計畫中所需辨識的物件類型與場景相對單純的情況下,過多的卷積層及運算對提升準確率沒有明顯地影響,並且會造成模型訓練效能不佳,因此利用剪枝技術減少卷積層數與運算次數,來提升模型的訓練效能。同時在影像數據上進行優化的前置處理,提升整體影像亮度達一致程度,降低亮度不均及部分雜訊的干擾,如此對後續物件辨識及定位追蹤準確率將有所幫助。因此在本案中僅利用約 5,000 張的物件圖快速片建立辨識模型及完成調校參數,成功開發出路口行人偵測、車種(機車、小型車、大型車)辨識、各向車流及其轉向偵測辨識的解決方案。經過最終的驗證測試,在不同天色的情況下,整體車流偵測辨識準確率可達 95%,車流轉向比分析及車種辨識準確率則有 90% 以上,而人流亦有 90% 以上的辨識準確率。
原有設備升級,效益最大化
此方案除可以有效減輕交通單位的人力負擔外,也能為交通智慧化提供充足有效的即時基礎數據,並且因為使用地方政府路口現有攝影系統,未來在複製擴散上也可以用相對較低成本的方式來進行,試驗單位不需要為了導入AI技術而將現有攝影機升級。未來將可以此解決方案為基礎,建構路口動態資訊即時回饋,協助路口及行人號誌燈秒數優化,以提升整體交通運行的順暢度。
在完成上述臺南市政府試驗計畫後,2021 年第一季也順利將此方案的核心技術衍生應用到隧道事件偵測系統 IIDs 及在道路壅堵偵測系統 QLD 中,用以偵測追蹤隧道逆行車輛、隧道路邊停等、壅堵車流(種)偵測及佔有率計算等情形。在新一代行動通訊日漸普及的情況下,未來將會有更多以 AI 影像辨識技術為基礎的衍生性應用產生,推進智慧化應用的演進。
由此可見,影像辨識技術所衍生的應用豐富性,對於地方政府推動城市智慧化的過程中,將能以最低成本的方式來發揮既有影像系統的最大效益。
公私協力成為 AI 應用夥伴
目前市場上 AI 影像辨識分析應用開發上,多半採用開放式模型來進行演算法的開發,而實務環境條件複雜多變,為能達到商品化對穩定性的要求,通常需要搭配自主開發的演算法,以強化模型偵測及辨識的能力,同時更需要實際場域建置的經驗、高品質數據的採樣及訓練參數組的建構,來對模型進行分析與調校,如此才能成為成熟且穩定的應用系統架構。
臺南是一個持續進化的科技古都,市府非常積極在導入創新科技應用,也因此保持開放態度在智慧化應用推動上,有系統地啟動在地方政府間相當少見的應用試驗計畫,在提供題目、條件限制及實際場域的情況下,邀請產業界進行解決方案開發與技術驗證,並希望業者能持續投入資源進行商品化,協助地方政府智慧化應用能夠水平擴散及垂直深化,這是一個成功案例,將對公部門與民間合作推動智慧化應用有正向的影響。
附圖:▲ 模型建立作業流程
▲ VDS 系統辨識畫面
▲ 以 AI 影像辨識為基礎的衍生應用
▲ 辨識分析結果畫面呈現
資料來源:https://technews.tw/2021/06/24/tainans-ancient-capital-integrates-ai-technology-to-develop-intelligent-transportation/?fbclid=IwAR1OJBuRIm3IbznQ-YcDuJo4r7xaKjlCyMpxS7oiiFP4Xogl7YXTMaAKRpM
車牌辨識 演算法 在 林欽榮Charles Lin Facebook 的精選貼文
智慧車流分析、強化科技執法 義隆電AI科技整合應用 為改善高雄交通提供新戰略思考
今天邀請義隆電子葉儀晧董事長及其旗下義碩智能公司的卓訓榮策略長(也是我在交通大學任教期間的教授好友)、胡中平副處長,以及交大的林健正教授等,一行人來高雄市府演講,為市府團隊展示其與中研院共同合作研發的AI科技應用技術—影像偵測辨識,搭配DBW駕駛行為輔助系統、大車盲點偵測(內輪差視野死角)等技術整合,為交通現況進行科學分析,進而提出解決方案。
午後,與義隆電子葉儀晧董事長團隊一席暢談與討論,為本府交通局智運中心、警察局交通大隊、養工處、觀光局、環保局等市府團隊成員,帶來極具啟發性的思考,這也正是陳市長所交付需要大力推動高雄發展智慧城市的初衷,需用科技來推動高雄城市治理的翻轉與革新,是城市發展必經之途,更是城市轉型的關鍵思維。
目前交通局刻正規劃新一代智慧運輸系統建置案,提出「三策略、四層次」,重新建構新一代智慧運輸服務系統。「三策略」指的是:
1. 健資料-健全資料來源
2. 深分析-強化AI分析與巨量資料演算
3. 展功能-連結整合交通治理策略
至於,「四層次」則包含感知層、網路層、平台層、應用層的發展架構,例如路口攝影機導入AI辨識功能,以感知層健全交通數據資料來源,而現有路口攝影機除了作為路況觀察使用,未來加入AI分析功能後,便可在下述面向發揮更大的功效:
1.交通資料蒐集:車輛軌跡追踨、車種、轉向流量統計、路口服務水準、尖峰小時分析。
2.智慧號誌控制:整合CCTV、TC設備資訊、AI智慧號誌控制策略。
3.科技執法:整合CCTV、AVI、TC、CMS設備資訊車輛、行人軌跡追踨、車輛違規行為偵測。
4.安全輔助:AI車輛異常行為偵測。
5.道路設施管理:AI道路異常狀況偵測。
此外,警察局交通大隊也在本市多個重要路口與易肇事路段,如大中華夏、博愛新莊、鳳頂過埤等處設置「多向違規監測系統」,結合AI車牌辨識與影像偵測技術;交通局也在中華時代、中華正勤設置機車違規轉向警示系統,共同運用科技執法,善用AI科技,藉由違規示警、及時提醒用路人,有效降低違規肇事發生率。
高市府將持續提升智慧運輸系統路側感知設備功能,並應用於路口肇事防制、科技執法等項目,積極向交通部爭取110~113年度智慧運輸系統發展計畫補助,我也期許市府團隊,莫忘初衷—「科技」只是手段,而真正讓市民幸福的關鍵,始終在於「人性」。
今日義隆電葉董事長演講說明其獨步全球的AI影像辨識技術,讓我瞭解到這類運用邊緣運算的數位演算法,不僅在科技執法與智慧車流等領域有極佳的效能表現,也可廣泛應用於防救災、觀光、環保等面向。
此刻正值中央編列前瞻2.0數位建設預算挹注於5G基礎建設與AIoT應用;期許我市府團隊各機關更應積極爭取相關預算補助,如交通局的新一代智慧運輸系統建置、路口安全防護警示應用計畫、公車式小黃2.0服務升級計畫等案件,經費需求逾億元;市府的智慧城市推動平台更應促使各局處明確出題,讓高雄成為開放性實驗場域,邀請ICT以及電信商各領域內,擁有智慧技術或專利的廠商量身解題,相信有越來越多的合作夥伴,會持續加入高雄智慧城市的行列。
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