全球光學影像領導品牌Canon攜手AIMobile英研智能移動,掌握 AI 打造智慧城市路網,以自身影像系統優勢結合人工智慧深度學習,共同打造智慧交通新城市。AI為全球關注的議題 Canon 多年來深耕影像技術,近年來,由於全球化與科技的進步改變傳統企業管理方式,Canon 提出 Business Can Be Simple 以簡馭繁為 B2B 商用市場的價值核心,將企業流程管理簡化。除了企業整體智慧化,如何掌握人工智慧趨勢並落實應用,更是邁入智慧城市的一大關鍵。今(12)日 Canon 宣布跨足 AI 產業與 AIMobile 英研智能移動攜手合作,透過 Canon 於安全監控設備市場與光學影像技術的解決方案結合 AIMobile 前端 AI 智慧影像分析盒,提供深度學習分析演算技術,鎖定智慧交通市場利基,全面推動安防領域前進 AI 智慧化時代。
AIMobile英研智能移動 鎖定智慧交通新城市 AI Mobile 英研智能移動總經理張國彬表示:「英研智能移動結合了數十年的移動設備開發經驗與新興的 AI 技術,生產出獨特而強大的工業解決方案,應用於零售、醫療與物流等各行業與領域中,近年積極研發 AI 邊緣運算的應用,與 Canon攜手鎖定智慧交通的利基市場,以超低時延的邊緣 AI 計算能力結合 Canon 影像光學技術優勢與全面安防監控系統的整合,在邊緣運算端就能完成大量影像處理,降低對雲端運算能力的需求,省下來回傳輸資料的時間,更能即時掌控路況或監控資訊。而智慧城市需要大量數據和情境,臺灣的交通環境很適合發展具備亞洲特色的應用情境,也成為雙邊攜手合作積極拓展台灣市場。」
Canon 攜手 AIMobile 同步實現未來智慧交通新城市多元應用 智慧交通發展是未來智慧城市的重要基礎,包括智慧執法、智慧停車、智慧監控、智慧路燈及公車司機安全防護等以大數據分析為基礎的智慧交通服務等在台灣展開應用,過去交通規劃多是以歷史數據為依歸,而在 AI 邊緣運算的應用下,便能以即時數據為藍本,掌握即時路況,如流量偵測、科技執法、意外警訊等,提供主管機關依據實際狀況進行決策評估。透過邊緣運算的重要性,解放了終端裝置的即時數據分析能力,串聯 AI、大數據、雲端和裝置打造全方位智慧城市。
傳統車牌與 AI 車牌辨識的差異性,從 AIMobile 英研智能移動與高雄交通局合作案的成果中可見,傳統電腦影像辨識技術困難之處在於影像特徵的分析,在2D照片平面上物件歸納太過發散而無法收斂及辨識。而結合人工智慧的車牌辨識系統,透過深度學習辨識技術(deep learning)讓電腦已事先被教育專注在影像的物件特徵上,偵測道路情境進行辨識,不受傾斜角度及天氣因素影響,透過大量影像學習辨識,準確度更可高達98%,採用 AI 技術在前端分析操作中便能完成辨識,大幅降低傳統車牌辨識對後端伺服器、頻寬、儲存容量與成本的負擔。偵測全方位影像畫面相較於傳統僅偵測車牌能大幅提高影像價值,且提供擴大影像應用的範圍及層面的可能性。
未來智慧交通城市中 Canon 與 AIMobile 同步實現科技執法及智慧路燈等應用,近年最熱門的「科技執法」,可以二十四小時監控,透過「AI違停偵測系統」,監控公車與計程車停靠專區的違停車輛,在 LED 警示看板顯示後未駛離,就會從後台出單裁罰,大幅降低員警值勤站崗的負擔,提升道路安全係數;於日本、歐洲地區展開應用的智慧路燈,整合網路技術與創新科技的發展,路燈不再只有照明的功能,更提升成為具備連網及數據收集的重要載體,利用路燈高密度佈點的特性,將環境感測、行動網路、追蹤定位及人車流量數據與雲端運算技術整合,讓平凡的路燈變智慧,成為建構城市基礎網絡與大數據資料分析平台的智慧城市基石。
Canon 打造最高規 全球最高影像解析度 IP Camera 與挑戰超低照度 ME20F-SHN 網路攝影機 智慧影像數據分析利用電腦視覺和影像監控分析方法對攝影機拍錄的影像序列及事件資料進行自動判讀分類及分析,包括目標檢測、目標分割提取、目標識別、目標跟蹤,以及對監視場景中目標行為的理解與描述,得出對圖像內容含義的理解以及對客觀場景的解釋,進而做全面性規劃及智慧決策。