台南古都融合AI 科技，發展交通智慧化

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， ... X 科技新知時時更新 免費訂閱電子報 訂閱 退訂 ※此電子郵件已被使用！ 請勾選您感興趣的類別（至少勾選一項） 產業科技 科技財經 網路趨勢 科技新知 科技新品 同意隱私權政策* 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。

▲模型建立作業流程 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。

▲VDS系統辨識畫面  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。

▲以AI影像辨識為基礎的衍生應用 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。

▲辨識分析結果畫面呈現 （首圖來源：Shutterstock）   科技新知，時時更新 科技新報粉絲團 訂閱免費電子報 關鍵字:AI影像辨識,交通智慧化,臺南市政府 Postnavigation ←CDC：莫德納、輝瑞疫苗與年輕人心臟發炎可能有關 UA遭熊啃！外資：抄底首選之一，有50%上行空間→ 我們偵測 到您有啟用 ADBlock 請您暫停使用ADBlock，以支持我們持續能提供更多新聞資訊與優質的閱讀環境。

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