识别能力做得好 城市安防没烦恼
- DIGITIMES企划
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透过物联网、云端运算等架构，城市安防系统已经可以迅速蒐集到大量信息，但同时也因此面临越来越多的数据分析难题。如飞速成长的监控点要如何部署与控制？如何预防监控事件的发生？要如何提升搜索巨量视讯的效率？视讯监控与其他系统要如何融合等，都再再牵动城市安防系统的运作效率。
其中攸关城市安防系统效能的智能分析功能，可提升数码信息的可使用性，不仅可以用来作为城市安防的决策参考，更可能成为智能交通、医疗及零售等智能城市运作的核心，让民众的生活与商业行为变得更有效率。
识别成果需要智能分析
如透过人脸识别结合身份认证，才能让城市安防系统能在智能城市中扮演重要角色。因为当智能安防系统拥有识别民众的能力后，不仅可以让安全防护工作更加准确，还可以衍伸到其他应用，如进行公民电子投票，或是授权让城市管理者查看敏感数据，如警察的位置等。
另一个城市安防的重点在于车辆识别，尤其是车牌识别技术，目前的发展已经相当成熟，实际识别准确率已经相当高，相似字元的误判率相对也已经非常低，即使是拍摄的车牌变形，也能透过自动校正完成识别，识别范围也能适应大小不同的车牌，而且从0到200公里/小时速度的车辆，也都能完成车牌撷取识别。
车牌识别系统除了可以用来比对赃车、逃漏税车辆进行查缉外，同时也可以针对可疑逗留车辆提出告警，甚至在交通流量信息出现异常时，主动提醒管理者加以处理。
但不管是身份或车牌识别，仍需要将识别的结果进行智能分析，城市安防方能高枕无忧。新北市政府警察局在2013年与工研院合作开发的「车牌云端智能影像分析及检索系统」，正是重视智能分析的卓越成果。
新北市虽然早已在许多路口设置摄影机，但所取得的监控影像画面过去都得用人工调阅和检查，而在云端智能影像分析及检索系统历经两年建置完成后，警察现在只要设定查找条件，系统就会自动将查找到的画面，从数据库传到云端服务器，而且还可以进一步只筛选出有车辆经过的时段，如果拍摄到的车牌够清楚，还可自动识别车牌号码，并以地理信息系统(GIS)呈现车行途径。
如板桥海山分局辖区曾经在发生摩托车抢夺案时，目击者却只看到车牌号码前两码，所幸负责侦办的警察，利用这套智能系统调阅附近90个小时的录影画面，过去可能还得花费几十个小时来查阅，现在有了自动影像调阅和分析，只花了2.5小时便锁定犯案的摩托车，效率足足提高了35倍，让新北市警察在办案时可谓如虎添翼。
身为全台第一个建置自动影像调阅和分析系统的单位，新北市警局信息室已进一步规划将加入影像实体颜色的分析功能，此外，信息室也已完成电子化案件管理系统的建置，除了监识单位因案件特殊性而有独立系统外，其他各局处室的案件数据，均已纳入全局通用的电子化系统管理。
周界围篱系统有效做好侦测预警
城市安防的另一个挑战，在于需要防护的范围相当宽广，如果想要让城市的每个角落的安全都能面面俱到，投资成本恐怕不是城市所能承担，此时就只能先针对重要的基础建设，透过周界围篱系统进行防护，做好侦测预警。
透过周界围篱系统可侦测并分辨周界的各种行为，如围篱攀爬、破坏、剪断、电缆线窜改、切割、围篱遭抬起等异常动作，同时还可个别设定各种排除条件，如自然环境及猫、狗、鸟等动物行为，以降低误判的可能。
若搭配实时影像辅助监视设备，周界围篱系统还可在碰到入侵或异常状况发生时启动追踪监视，而且可以在日/夜间及不同自然环境，以及气象局发布之恶劣天候如豪大雨、强风，启动相关的因应措施，依据目标移动速度及雷达截面积，进行追踪及描绘出行进轨迹。
周界围篱系统的传感器及安装固定配件需有防紫外线、防蚀、抗盐害的设计，方能确保系统能够全天候不中断的运作。此外，周界围篱系统若要有追踪可疑目标的能力，人机界面必须要能显示直觉画面，如可配合现场显示方块区域图，再由相关单位依法进行后续拦截及逮捕移动。
周界围篱系统的区域设定能力，也必须要相当精准且设定方便，如在设定雷达扫瞄区域时，操作者若能利用鼠标实时设定告警及扫描区域，操作会更加容易确实，在设定告警区域时，更可迅速设定多个告警区域及告警模式，如语音或屏幕闪烁显示等。
中央管理平台让城市安防不只是监控
但再好的侦测或识别系统，都需要可靠的中央管理平台，才能维护公共区域的安全，若能将广播、门禁、消防、监视、话务、自动控制等系统整合为单一界面，所有设备的状态及维护管理将会更有效率，遇到紧急或突发状况的实时反应与后续管理也会更加方便，同时还可做好事前预防演练及管理记录，快速查找历史数据，才能让城市安防作业不只是监控而已，甚至可进一步规划应变流程，进而让城市安防的准备工作更加落实。
