創建智慧城市,AI讓生活更便利
交通運輸是社會運作的大動脈,不過在人流、車流數量龐大的特定時、地,這條動脈難免會堵塞,AI智能控制燈號則可舒緩此狀況,凌華近期試運行的智能交通計劃中,就利用AI技術讓車輛停等紅綠燈的時間減少20%。
“AI智能控制燈號是社會大眾最有感的智能交通系統之一,這項技術確實可以讓路人大幅降低塞車之苦。”凌華科技智能視覺事業中心資深產品經理許凱翔指出。
現在城市的交通燈號,背后都有一套運作多年的系統,系統數據庫內則有各縣市政府長年累積的人車流信息,交通局透過這些數據評估、設定各路口的號志秒數,并在交通尖峰時段容易壅塞的路段,視狀況以人力控制燈號。這套運作模式對城市交通的舒緩確實有一定程度幫助,不過,當都市中人車數量漸多,交通燈號系統必須變得更聰明,AI在這里就會扮演關鍵角色。
當 AI 進入交通燈號中,
紅綠燈能自主判斷路口狀況
根據研究機構Emergen Research的預測,由于各城市對于高效交通管理的需求不斷增長,全球AI交通運輸市場規模將在 2028 年達到 70 億美元,各國都有運用智能控制交通燈號的相關案例,希望可達到增加城市交通效率、減少城市碳排,并讓消防車、救護車等車輛可以優先通行等效益。
不過具體來說,裝設了AI智能燈號控制系統的路口會與現在有何不同?許凱翔解釋,在有此類適應性號志的路口上,交通燈號的攝影機會先將影像傳送到燈號設備內的邊緣運算計算機中,由邊緣運算計算機實時判斷當下狀況控制燈號,讓道路的人車流動更順暢。
此外,計算機也會經由內部的AI算法自主學習,讓燈號控制越來越精準,相較于秒數固定的現有燈號控制系統,AI系統則可依路口狀況自動調整燈號,更適合狀況多變的路口環境,就好像是人類警察一樣,可以判斷現在的車流量做到實時調整。
實時處理龐大影像信息不容易,
凌華科技如何助攻?
此一智慧情境看來美好,不過要達此目標并不容易,有三大難題需要被解決:
首先是交通燈號設備的所處環境嚴苛,冬夏兩季的高低溫會影響路口交通號志的計算機效能;其次,則是需有足夠的運算能力才能實時處理龐大影像信息;第三是分散各處的設備不易監控、維護,過去常見因攝影機斷電,導致監控畫面無法取得的狀況就是因此而來。
為解決此困境,凌華科技推出了專為智能交通設計的邊緣運算解決方案:
“凌華科技深耕工業計算機領域多年,效能與穩定性已是基本功,EOS-JNX的寬溫設計足以因應嚴苛環境挑戰。”許凱翔解釋道。
至于在運算能力方面,此設備采用NVIDIA的Jetson Xavier NX AI模塊視覺系統,NVIDIA是AI運算處理器大廠,凌華科技則與NVIDIA是長期合作伙伴,因此在先進技術研發初期就可取得相關信息,確保我們的產品功能領先市場。
EOS-JNX在交通燈號控制系統還有兩大優勢:包括輕松實現AI部署,以及易于管理維護。EOS-JNX有4信道GigE接口,透過此一安全監控系統的主流接口設計,系統可以快速連接IP監控攝影機,并將影像傳送到Jetson Xavier NX AI模塊視覺系統,利用AI算法分析畫面。
此外,系統業者還可利用EOS-JNX提供的傳輸出入端口,將影像畫面上傳到NVR,既有的監控系統也能獲得升級。
在管理維護部分,許凱翔特別介紹了EOS-JNX的Smart PoE設計。PoE是監控系統常見的網絡通訊技術,此技術的主要特色是讓單一條纜線同時具備通訊與電力傳輸功能,大幅簡化監控攝影機的配線架構。
傳統的PoE只能傳輸數據和電力,EOS-JNX的Smart POE則進一步賦予遠程控制功能,讓設備的監控維護工作更容易!系統管理人員可以透過Smart POE掌控監控攝影機的供電狀態,當設備無預警斷電也會實時發出通知,并可從遠程重啟,在短時間內恢復供電,維持設備正常運作。
不具備AI專業,
也能在2周內建立PoC起項目
除了EOS-JNX之外,為協助系統業者快速導入智能化系統,凌華科技也推出EVA SDK邊緣視覺分析軟件。
許凱翔表示,這是因為AI的專業需求相當高,導致多數企業無力投入發展,EVA SDK可讓不具相關專業者也能輕松快速的建置應用系統,透過預載EVA SDK的AI硬設備,系統業者最快可以在兩周內建立起PoC項目。
運用智能化提升交通運輸效益,已成為各縣市政府的重點政策,可自主學習的AI,將在智能交通系統中扮演關鍵角色,凌華科技會持續研發可以降低AI開發門坎的軟硬件解決方案,協助企業與系統業者輕松布局交通場域,共創智能交通未來。
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原文標題:路口沒車,AI 直接讓紅燈變綠燈!凌華科技打造有感智慧城市解決方案
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