AI 交通應用

奕瑞科技將Deep Learning 演算法極盡所能的在各個領域做出落地的解決方案，除了本身精研的核心演算法之外，還能貼近客戶的需求，與客戶共同討論出最適合的解決方案，並且跟著客戶的SOP，不斷地做滾動式的來回討論，以期用AI 人工智能技術，真正改善客戶在管理上的困難。利用全影像的車牌辨識好處是，無論何種車牌、戶外全天候的光照、氣候，只需要經過訓練，基本上沒有不能辨識的。除了不需要像傳統做法需要設感應線圈，少一個設備維護點之外，進而大幅提高辨識率，也能為往後的發展預留許多擴充可能！

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。

鑑於產業數據採集技術的逐年升級以及智能化辨識技術逐漸成熟普及，為有效執行環境數據的蒐集以及建立有效的空品污染源的來源蒐集與比對辨識，本計劃規劃建立一套具備整合路口機動的未定檢車輛辨識、機車AI判煙偵測與空品偵測蒐集以及結合噪音數據採集來進行建立多元化環境污染源蒐證數據庫，未來可依照個案需求或是針對區域屬性進行長期性採樣蒐證研究計畫來分析各地區污染源種類以及驗證污染源之間的關聯性。數據雲端服務平台分析功能:路口移動車輛AI黑煙汙染源及車輛類別偵測，移動源AI車牌偵測及辨識，路口車流量偵測及種類分類(大車/小車/機車)。

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。

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。

AI避障功能特色在晶片成本增加US$1的狀況下，換成RGB sensor以及DeepMentor收集的dataset後，運用微型化大型AI Model並保有精確度，能精準計算距離及物件辨識，大幅降低False Alarm。 亦保有銜接Tof的架構，擴充性可利用其拉類型Sensor fusion，閃避其他的障礙物。

Linker的Ground Truth服務旨在提供高效、準確且可靠的數據標註解決方案。Linker AI平台具有持續學習的AI演算法技術，能運用人工智慧技術增進自動標註準確度​，減少數據品管成本與整體輸出。平台​透過人工微調整參數，再運用相輔相成的Golden Sample機制，檢驗每次模型產出之metrics數字以確保更好的結果；再把標註好的資料放入平台做訓練，以保證品質達到客戶需求標準。Linker AI自動標註平台大幅提高客戶標註效率，為客戶節省許多時間和人力成本。另外，人工標註容易出現主觀判斷和錯誤，導致標註不一致或不準確。Linker AI自動標註平台利用深度學習演算法和大數據訓練模型，對影像進行更高精度的標註，提供準確的標註結果。再者，Linker AI自動標註平台能提供同時標註多種類型的對象和場景，大幅擴展標註的範圍，為客戶提供更全面和多樣化的數據，用於訓練客戶的自駕車系統，而多樣的標註數據也可以使自駕車系統更好地理解和預測各種交通情境，提高自駕車運行的安全性和適應性。

本計畫之適應性號誌控制策略，主要係透過本計畫建置之6支CCTV配合AI影像辨識技術，偵測路口各方向之綠燈使用率與停等長度是否回堵至上游路口，並進行適應性號誌控制參數之推導。

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。

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。

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。

Linker的Ground Truth服務旨在提供高效、準確且可靠的數據標註解決方案。Linker AI平台具有持續學習的AI演算法技術，能運用人工智慧技術增進自動標註準確度​，減少數據品管成本與整體輸出。平台​透過人工微調整參數，再運用相輔相成的Golden Sample機制，檢驗每次模型產出之metrics數字以確保更好的結果；再把標註好的資料放入平台做訓練，以保證品質達到客戶需求標準。Linker AI自動標註平台大幅提高客戶標註效率，為客戶節省許多時間和人力成本。另外，人工標註容易出現主觀判斷和錯誤，導致標註不一致或不準確。Linker AI自動標註平台利用深度學習演算法和大數據訓練模型，對影像進行更高精度的標註，提供準確的標註結果。再者，Linker AI自動標註平台能提供同時標註多種類型的對象和場景，大幅擴展標註的範圍，為客戶提供更全面和多樣化的數據，用於訓練客戶的自駕車系統，而多樣的標註數據也可以使自駕車系統更好地理解和預測各種交通情境，提高自駕車運行的安全性和適應性。

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。

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。