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多种传感器数据集成 提升交通节点安全

车站人员流动复杂,边缘运算用于影像辨识或可提高整体安全性、减少站方管理劳务。法新社

大型车站、机场等重要交通节点属于公共场合,随时都有大量的旅客流动,为确保场站安全性,站方往往会投入大量人力资源维持各个区域的稳定、确保动线流畅;并应用多样的传感器以及多支摄影机提升管理效率,这点从几乎遍布了整个台北车站的摄影机可见一斑。在布设了多台摄影机、各式传感器之后,如何让大量异质数据经过分析集成发挥最大综效,需要行为分析专家与数据分析师的共识与合作。

大猩猩科技执行台铁车站智能型影像监控系统的标案,即透过异质信息融合,打破单一监控设备的限制。其中一应用为透过多台摄影机萃取旅客特征,锁定徘徊不定、形迹诡异的旅客,大猩猩科技执行长寇世斌表示,透过与警政单位的人员合作,根据警政办案的经验,训练影像辨识系统在发现潜在风险时发出警讯,如多班火车已经过站,旅客若仍在月台逗留,即可能有轻生的倾向,从技术上解释,即是透过边缘运算的应用,让终端设备萃取旅客特征,若系统发现有多台摄影机画面皆分析出一致的旅客特征,即可以推测有特定旅客在某个区域内徘徊不定。或是当画面出现人潮急迫的移动,即可能是场站有危险人物出现,导致大量旅客往同方向逃离。

除了摄影机之外,亦可以结合红外线、RFID等功能,在需顾虑隐私的场合,作到安全的警讯,如厕所内昏厥的案例。如当传感器感应到某个厕所隔间已经被使用超过合理时间,就可以发出警讯,让站务人员进行确认,以防昏厥、恶意破坏、或是犯罪的情况发生。更进一步,在确定意外发生时,直接调出该时间点前后在附近走动的面孔,加速警政办案或是追踪的效率。

以上的应用,主要都建立在对边缘运算的依赖上,透过实时掌握车站、机场状况,让画面以数据记录在明确的时间点上,整体可以减少站务人员的劳务、更能提高管理效率。

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