科技執法效率高 智慧頭盔抓可疑車牌

新北市 / 綜合報導

智慧城市講求效率,過去傳統的方式,利用人力來管理,但隨著城市越來越進步,以及人口密度越來越高,靠傳統的管理方式,通常只會疲於奔命,在大家充分結合科技,讓執勤單位能夠更快速掌握所有的情況,像是警政系統過去也是靠著警方人力巡查,但現在有智慧頭盔,就可以用AI人工智慧來過濾可疑人物。

另外道路養護管理也智慧化,運用擴增實境AR,哪裡有坑洞、裂縫,9成都辨識得出來,還有挖管線這件事,也終於整合了。靠著5G的特性,終於讓過去得依靠人力慢慢建立的系統,更有效率的透過AI人工智慧來管理。

執勤中的員警,頭上戴著宛如鋼鐵人的頭盔,看起來帥氣度破表,這不是在拍電影,而是真實的台灣員警配備。新北市警察局資訊室巡官劉佑榆表示,在路上辨識到車子的時候,他就會即時的傳回到後面這台主機,在這台主機就直接就可以辨識我們的資料庫,裡面會有輸入一些車牌,就是可疑的車牌,那他如果辨識到的時候,在頭盔裡面會有安裝聲音的蜂鳴器,就可以提醒員警。

員警新裝備「智慧頭盔」,每頂頭盔前方都配置了鏡頭,當員警騎機車巡邏時,頭盔上的鏡頭,同時可以紀錄街道畫面,並將影像傳到頭盔後方的小盒子。這個小盒子發揮邊緣運算的功能,內建電池也能連網,可以即時用AI過濾比對路上的汽機車車牌,而這些資料自動上傳到雲端,成為資料庫大數據之後,員警回到辦公室,藉著大數據、雲端資料庫與邊緣運算的後台分析,也能了解轄區內的治安死角以及危險區域。

新北市警察局資訊室主任周哲民表示,運用這個警蜂,配合我們同仁在巡邏的時候,他可以穿越大街小巷,透過這個設備可以即時的辨識,如果遇到一些可疑的,也提升我們勤務上的效益,那我們同仁藉由他的巡邏,大街小巷在走,我們可以把他們擷取到的這些車牌畫面做為我們大數據的一個參考,未來我們案件有相關的,也可以透過這個大數據來做一個資料的分析。

員警的好幫手,還有這個「無人機隊」,新北市警察局資訊室股長謝儒誠表示,主要員警是在一個平面上移動,那他的視角可能就是周邊而已,無人機就是在空中巡航,所以他看得更廣、更遠,員警有一些看不到的狀況,可以透過無人機去做一個觀測,讓我們可以對現場的環境更了解。一般商用無人機玩家用的可能沒有內建傳輸模組功能,這是我們第一個最重要的需求,我要知道,即時知道無人機拍到什麼把現場影像傳回來,而遍佈每個大小路口的監視器,同樣也即時回傳影像,透過大螢幕點選地點,就能第一時間監看路口監視器,當然所有的影像儲存雲端,員警想要辦案找線索,也能檢閱過去的歷史影像。

新北市警察局資訊室主任周哲民表示,以往我們的經驗遇到比較大型的活動的時候,我們常常會遇到網路通訊中斷,相對就影響到我們剛才相關的系統整個的運作,如果未來能夠導入5G,它的頻寬又夠大,我們能夠回傳更清楚、辨識度又更高的資訊,相對對我們勤務的執行會更有效。

在施工工地現場,養工處人員拿著平板到處看,他不是在拍照,仔細看看他手上平板上的螢幕,裡面除了工地現場畫面之外,還多了一些圖。原來是把道路裡面所有管線,透過擴增實境的方式,顯示在平板上。新北市工務局長詹榮鋒表示,主要就是透過剛剛講的5G的智慧聯網的科技,包括我們AI智慧的資訊判讀回傳到這裡,還有我們自動巡檢車,類似一個自動機器人,巡檢大數據的一個分析等等,甚至包括我們共同管線管線的一個資訊系統,透過VR、AR的一個可視應用虛擬實境,我們可以完全掌握現場的一個狀況。

在施工前,拿著平板到施工現場,就能清楚看到底下的管線,避免在施工過程挖斷其他管線,造成民眾不便。透過5G的3大特性「低延遲、超高速、大連結」,能讓過去得要依靠人力慢慢建立的系統,更有效率的透過AI人智慧來學習,像是民眾每天騎車、開車在路上,最有感的就是道路情況。以前養工處需要靠著最傳統的人力檢視,看看馬路上有什麼樣的問題坑洞,費時又費力,現在就不同了。

新北市養工處主任秘書楊至中表示,影像辨識技術人臉是比較簡單,但是如果是運用在道路上面,它的坑洞狀況或裂縫,其實千奇百怪,所以我們在訓練上面,一開始辨識率只有到7成左右,透過我們1年不斷的訓練之後,我們發現他整個辨識度,可以大幅的提升到8成,在辨識人手孔的部分現在已經達到9成。那AI的話,他一個人開著車做巡查,由電腦來做辨識,這樣的速度跟傳統的人工來比較大概差3倍以上。

帶著VR眼鏡,這不是在看電影,而是進行共同管線的事前探測。因為共同管線底下情況複雜,施工人員在事前如果沒有進行模擬以及勘查,對施工現場不了解,容易發生危險。因此這套系統也是為了讓大型工程更有效率以及安全地進行。這套I-Road從施工一開始的線上申請,到施工結束的結案報告,所有的一切都能在網路上進行,也能讓智慧道路管理中心掌握一切情況。

新北市工務局長詹榮鋒表示,使用端挖掘管理單位線上申請,然後線上資訊的傳遞案件到申請端、管理端做一個線上的審核,甚至整合哪些管線要一起挖掘,把它做一個整合,讓挖掘的數量減少,或者可以集中,結合道路養護、挖掘管理系統,建立道路資訊單一平台,讓道路養護流程由E化升級為更加智慧化。

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