AI 交通應用

市中心舊城區第二期路網壅塞告警機制與路網動態號誌策略，主要範圍包含成功路(含)以南、府前路(不含)以北、金華路(含)以東、北門路(含)以西，透過影像式自動化路況偵測系統、路網動態號誌策略，達到道路即時監控、動態控制及增進道路交通運行效率之目標。

在 2018 年Computex 會場，工研院展示了多款智慧無人機應用。這些無人機各有其功能及特色，如可設定飛行路線，能一鍵執行飛行任務，臺灣警政署、高鐵、水庫管理單位也使用工研院無人機來執行任務。電信操控無人機隊配備高解析變焦攝影機，結合航點規劃可在空中進行精準拍攝，運用 AI 影像分析技術可快速判斷觀測目標，適合用在工程設施的安全檢測，如勘查鐵路、水庫、橋梁、快速道路或是高樓層建築等。而長效智慧分析無人機，因配有繫留供電和自動捲線器，可長時間不間斷在制高定點監控，經工研院測試能持續飛行6小時以上，並具有抗干擾定位功能。此外，若無人機結合複合動力系統和輕量化航空用引擎，適合防災空拍巡檢、物流運輸、高壓電塔輸配電系統巡檢等。

因應國内外人工智慧的發展熱潮，嘗試引進市政管理創新演進，藉由此計劃進行小規模場域，發展智慧化的交通解決方案。特此選定臺南市區最繁忙之路段，藉此分析該路段之車流、車種及車輛轉向率等資訊，以輔助市府號誌燈時制計畫優化。針對台南市東區東門路三段及自由路三段路口與南門路及府前路口為分析基礎，具備分析取得行經該路口車流、車種、轉向比率、人流 等資訊的能力，以每小時、每1分鐘及每5分鐘為單位做動態資訊呈現，並以檔案圖表(.csv)形式輸出。將所獲得之數據進一步分析，作爲路口之時制計劃中紅綠燈號誌調控的決策依據。

本計畫開發此功能主要是一個基於RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）技術的生成式儀控率決策輔助功能，交通管理使用者可以透過一個類似於聊天機器人的互動介面進行未來一段時間之儀控率決策詢問，此介面提供使用者以自然語言輸入查詢，例如「請問30分鐘後南屯交流道往南儀控率應為多少?」，輸入問題後，系統會由本計畫所開發之「流量預測模組API」及「路段容量搜尋模組API」取得目標地點、時間之流量預測數據、Qmax數據，以及現況高速公路之儀控率時制表，進行交互分析後生成建議的儀控率，若經過交互分析後，系統判斷目前路況無須進行匝道儀控，也會生成相關回應。

車牌辨識是警政系統中至關重要的一項系統功能，為了能夠讓警政系統在進行維護工程的過程中，需要驗證品質以確保其車牌辨識功能可以正常運作，智能車牌辨識系統可根據各處地域、地理位置、環境需求擁有強大的環境適應能力，與以往車牌辨識不同，在於可日夜間全時段進行監控，並且能夠鎖定辨識高速行駛中之車輛車牌，實現高效率且精確的車牌識別，以提供品質維護的驗證，進一步提升交通管理與道路安全的水平。 核心功能 :１、車牌辨識-與以往傳統的車牌辨識相比，本系統在車輛時速超過100公里的高速行駛及任何光線條件的情況下，可以完整擷取車牌的辨識率有95% ２、車輛追蹤-利用車牌辨識系統功能，可以有效抓取車輛的車牌以及目前所在地，達到車輛追蹤的目的。 ３、即時影像-每個路口所拍攝的畫面都會在系統中呈現並且儲存。

傳統投入大量人力及時間成本的人工巡檢方式，已無法因應高頻率與成效式的道路養護作業需求，因此，使用人工智慧演算法建立道路鋪面破壞辨識模型，透過攝影機與車機系統達成即時邊緣運算，並同步回傳影像與空間屬性於雲端品管圖台。

本計畫針對各種異常狀況使用不同的方法偵測，其中異常狀況有：壅塞、事故狀況、異常物件及逆向行駛，透過追蹤模組判斷是否發生異常事件。首先探討壅塞，壅塞發生在車流量大導致車速緩慢的狀況，針對此現象可以透過追蹤模組取得車速，若平均時速低於高速公路的60km/h 最低速限，則判斷壅塞。第二點事故狀況，由於在道路上行駛時須保持安全距離，若兩車距離過近，則會提高碰撞的機率，在事故發生前透過軌跡判斷兩車是否在前方會有交集點，並在兩車發生重疊時則判斷兩車相撞。第三點是否有異常物件，將一般道路上禁止出現的物件加入訓練樣本，以高速公路為例，正常情況下不會有機車出現，若畫面中辨識出異常物件則進行追蹤。最後一點逆向行駛，在路上行駛方向與其他車有所不同，在追蹤時軌跡會與正常情況下有異，判斷軌跡方向異常時發出警示將團隊所使用的 Smart AVI 與目前最常被使用的影像辨識技術之一的 YOLO 相比。雖然 YOLO 可以辨識的種類較多(屬於通用解決方案)，但要運用在交通方面則是Smart AVI 較具備優勢，因架構與設計屬於特定領域的解決方案，其訓練所需要的樣本數較低，演算速度也更快，最重要的是具備追蹤物件的功能。

臺灣漁港數量眾多，傳統管理方式往往耗費大量人力與時間。為解決這一挑戰，我們運用WEB-GIS空間化技術搭配3D GIS技術模擬現況輔助漁港管理。此外，為掌握更完整轄區海域船隻活動資訊，整合了船隻自動識別系統（Automatic Identification System，AIS），即時提供船隻動態資訊，並利用CCTV監控影像開發AI影像辨識技術，精確識別進出港船舶，提升港口管理作業效率。 透過空間技術化、AI影像辨識、AIS資料整合以及三維數位孿生等技術實現智慧漁港管理與永續漁業發展之目標，落實船隻智慧管理，提升施政效能。此外，「三維漁港數位孿生智慧管理平台」專案榮獲第11屆智慧城市創新應用獎的高度肯定，展現AI 服務應用在智慧漁港管理領域的卓越成就。

因應基隆東岸至正濱漁港、八斗子廊帶地區帶來觀光車潮所產生的交通問題，因中正路/祥豐街/北寧路鄰近海洋大學及和平島，受平日通勤、假日遊憩旅次影響，有各方向車流不穩定之特性，故挑選做為智慧影像AI車流分析路口。

採用 Hailo-8 AI 運算主機 搭配 MAXAIOT AI 智慧辨識攝影機，建置一套具備 AI 物件偵測與追蹤能力的智慧影像辨識系統。該系統可即時判斷行人在穿越斑馬線前是否有擺頭確認來車，並偵測是否違規起步穿越馬路，進一步輔助交通安全教育現場的實作與回饋。 透過影像辨識與即時告警機制，學員能在模擬實境中獲得具體行為反饋，有效加強正確交通行為的認知與養成。整套系統具備即時性、高辨識率及可攜性，不僅提升教學效率，也減少傳統人工作業的負擔，協助監理單位推動智慧交通教育。

物流/快遞公司每天面對的問題是： 1. 20,000件貨要遞送，公司有300輛車，哪些貨要分配到哪些車，而且不會超過貨車容量？ 2. 一旦100件貨放上了貨車，由於每件貨有貨主指定的收貨時間，司機如何決定送貨順序才能用最少時間每件都準時送完？ 3. 對於新型態的快遞業來說，如何有效率解決短時間內的大量訂單(如食物快遞)？ 4. 有些特殊遞送型態的行業，如需要邊撿邊送(pick up/delivery)，應如何進行調度才能用最少車輛進行最多路順？ 5. 台灣的貨運/快遞業有超過45000家，大部分是中小企業，公司沒有資訊人才，如何能快速導入智慧調度軟體，且不需維運軟硬體？ A.I.R是以人工智慧為基礎的車隊調度服務，以訂閱制(subscription)為主，能夠解決業者上述的痛點。

IIDs隧道事件偵測管理系統在於提升了交控管制中心面對山區隧道交通通行問題即時監控與事件觸發通報應變管理方式應用沿線隧道環境的監控系統佈設，依照隧道高度與寬度和道路實際環境狀況每70~100公尺建置攝影機進行連續隧道內道路沿線監控與偵測辨識管理，運用AI影像偵測辨識，針對車流狀態、車輛異常停等、人員闖入作業區或車道、路面散落物、煙霧濃煙產生、車輛逆行駕駛以及機車闖入行駛隧道等等，透過光纖網路傳輸即時串流至中心管理平台進行輪播監控管理，同時搭配事件偵測IID系統鎖定隧道事件觸發位置連動影像彈跳顯示於中心畫面，同時建立連續事件同質性關聯判讀篩選為單一事件減少同一事件頻繁通報造成執勤管理人員重複作業問題，同時提升管控中心對於緊急異常事件通報接收信賴度和訊息精確度傳遞，搭配電子圖資顯示和訊息同步可以大幅提升交控管理中心對於長隧道環境進行即時有效監測與精確事件觸發訊息應對管理作業。

透過影像事件進行路口車流量偵測分析器監控、管理與操作。 針對號誌路口和交通路口進行動態交通資訊偵測蒐集管理控制應用，應用於雙向路口／十字路口以及多種路口型態於交通路口進行既有網路攝影機或是規劃新設置於號誌路口網路攝影機，透過現場單處AI單路偵測分析器接收影像串流進行即時偵測路口車流以及轉向車流資訊統計，透過4G或光纖網路傳輸，以通訊3.0方式或API傳輸數據至交控中心。 路口CCTV攝影機提供一影像串流H.264/RTSP數位串流訊號於AI影道路偵測模型分析器。其分析器將偵測分 析數據結果透過通訊協定及實體無限4G通訊傳輸至機房端於數據接收整合系統接收，並與AI影像辨識管理平 台資料庫處理應用提供使用者介面顯示、告警、接收、儲存、記錄、查詢。 在勤務疏運管制上，可透過車輛資料紀錄可即時了解是否有車輛受困，保障大型車用路安全。

無人機是利用程式控制操縱的飛行器，作為「天空中移動的第三隻眼」，為交通領域的安全監管和應急處理帶來了很大的便利，因此臺北市政府利用無人機機動特性快速蒐集市內欲監測位置之影像數據，再透過AI技術分析車流狀況、紅綠燈、人口蓋等路面設施之現況，期望藉由無人機定點以及巡檢航拍的功能達到迅速座標化、數據化、3D模組視覺化等目標，以提升交通局交工處對於事件處理之效率和後續資訊歸檔之完整性。

臺中市政府為改善交通壅塞問題，以提供民眾更好的交通環境，與彰化、南投縣合作並結合高速公路局、公路總局，於民國 109年開始實施「中彰投交通協控計畫」，隨著協控平台逐步發展成熟，在 111 年「中彰投交通協控計畫」期望能藉由人工智慧車流計數數，以提供更完整 的交通信 息及提升 運輸效 率，並持 續改善區 域間之交 通問題，車流量資料分析模組針對路口車流計算要求，利用AI影像辨識建立車輛識別，藉由人工智慧車流計數，以提供更完整的交通信息及提升運輸效率，即時了解路口交通流量和趨勢，並持續改善區域間之交通問題。