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城市塞车难题有解方 AI可即时监控、分析并疏导车流

2020-05-22

科技部第二季AI投资潜力奖第三名 台大AI中心廖弘源教授团队

每到上下班尖峰时期,台北内湖科学园区、新竹科学工业园区、台中台湾大道总是交通壅塞,各地方政府无不想方设法寻求改善,因此后续衍生的智慧城市、智慧运输等应用服务与解决方案,既具备研究价值,也隐含庞大商机,成为产学携手合作的重要领域。

廖弘源教授团队

鱼眼摄影机导入边缘运算 优化数据传输即时分析车流

基于科技部鼓励「业界出题、学界解题」合作模式,中研院资讯科学研究所所长廖弘源带领的研究团队,2018年提出「深度学习于多媒体资料处理的相关研究及应用计画」时,便选择与IC设计厂义隆电子合作,希望整合各自擅长的软硬体优势,发表台湾适用且可输出海外的「智慧城市交通车流解决方案」。

考量过往车流计算方式,是在十字路口安装四支朝向不同方向的枪型摄影机,导致蒐集的视讯数据量过大,不容易汇入云端平台做快速处理,因此计画透过一个可以涵盖十字路口的360度智慧鱼眼摄影机,将蒐集的视讯数据直接在边缘端(edge)处理并分析交通流量,作为弹性调整路口号誌的决策依据。

360度智慧鱼眼摄影机已在新竹竹科布点测试

不过义隆电子未来想开发的边缘端晶片运算能力,约与Nvidia Jetson TX2相当,因此要求以Nvidia Jetson TX2小型嵌入式模组开发prototype,廖弘源所长一开始觉得「这是要马儿好,又要马儿不吃草。」因为TX2计算能力只有GTX 1080Ti显示卡的二十分之一,无法从事太複杂的即时数据处理,而且鱼眼摄影机的画面呈现球状效果,如何在减少计算量的前提之下,提高多物件辨识与追蹤準确率,成为整个计画的主要挑战。

产学合作挑战不可能 打造低运算量、高準确率监控系统

归功于廖弘源所长团队人才济济,经由了解技术核心关键,去除YOLO-V3辨识模型不必要的功能,修改成轻量型计算架构,以及选择在球状影像中直接进行深度学习训练,提高白天、夜晚与雨天的车流辨识度,最终让设备系统运算量减少40%、记忆体需求减少50%,但整体準确率提高一至数倍,难怪廖弘源所长强调「这不仅是工程成就,更是学术研究的重大贡献」。

360度智慧鱼眼摄影机可取代多支传统摄影机,提供更广泛的清晰车流影像

目前这套「鱼眼式智慧交通车流计算系统」,不仅在2019年台北电脑展赢得金奖荣耀,也成功在菲律宾宿雾完成测试,越南、泰国则正推动建置中,并且随着台北、新竹、台中、嘉义、台南、高雄等城市交通要道完成布建,接下来将进一步研发智慧城市交通路网系统,甚至与不同单位合作,包括动态撷取车牌号码技术可运用在海巡署侦查工作,小物件侦测技术可安装在无人机,协助打造一系列智慧农业解决方案,追求更广泛的应用效益。

「跟义隆电子的合作确实撞击出许多火花,毕竟业界跟学界有不一样的文化跟想法,业界想发展出便宜好用的技术,我们学界则想发展出够水準、具科学性的技术。」廖弘源所长期盼这个计画协助解决城市交通问题之外,业界跟学界真正建立垂直整合伙伴关係,一方面提高产业技术含金量,让竞争对手无法轻易複製,一方面台湾科技研究领域也能累积丰硕成果,吸引人才愿意留在台湾贡献所长,形成正向良性循环。

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