全球領先的邊緣計算解決方案提供商—凌華科技提供支持人工智能(AI)的機器視覺系統EOS-JNX-I助力某智能交通解決方案供應商,優化有助于改善交通流量的紅綠燈監控系統,賦能現代化智慧城市的發展。該項目有助于減少城市的交通擁堵,改善空氣質量,并且減少通勤者在高峰時段的等待時間,充分提升了整個城市的交通效率與民生環境。
交通運輸是社會運作的動脈,不過在人流、車流數量龐大的特定時間、地點,這條動脈難免會堵塞,AI智能交通信號燈則可舒緩此狀況。在某重量級城市的智能交通計劃中,就利用AI技術讓車輛停等紅綠燈的時間減少20%。凌華科技智能視覺事業中心資深產品經理許凱翔表示:“AI智能交通信號燈控制技術是靈敏的智能交通系統之一,這項技術可以大幅降低行人交通堵塞之苦。”
現在城市的交通燈號,背后都有一套運作多年的系統,系統數據庫內則有常年累積的人車流信息,交通局能夠通過這些數據評估、設定各路口的交通信號秒數,并在交通高峰時段容易堵塞的路段,視狀況人為調整信號燈。這套運作模式對城市交通的舒緩確實有一定程度幫助,不過,當城市中人車數量漸多,交通燈號系統必須變得更聰明,AI在這里就會扮演關鍵角色。
AI 交通信號燈能自主判斷路口狀況
根據研究機構Emergen Research的預測,由于各城市對于高效交通管理的需求不斷增長,全球AI交通運輸市場規模將在 2028 年達到 70 億美元,各國都有運用適應性交通信號的相關案例,希望可達到增加城市交通效率、減少城市碳排,并讓消防車、救護車等車輛可以優先通行等效益。
不過具體而言,安裝了AI智能燈號控制系統的路口會與現在有何不同?許凱翔解釋,在有此類適應性交通信號燈的路口上,信號燈的相機會先將影像傳送到燈設備內的邊緣計算服務器中,由邊緣計算服務器實時判斷當下狀況控制信號燈,讓道路的人車流動更順暢。
此外,計算機也會經由內部的AI算法自主學習,讓信號燈控制越來越精準,相較于秒數固定的現有信號燈控制系統,AI系統則可依路口狀況自動調整信號燈,更適合狀況多變的路口環境,判斷當前的車流量,以做到實時調整。
解決交通信號燈龐大影像信息處理難題
智能交通信號等的應用情境看來美好,不過要達此目標并不容易,有三大難題需要被解決。
首先是交通燈號設備的所處環境嚴苛,冬夏兩季的高低溫會影響路口交通號志的計算機效能;其次,則是需有足夠的運算能力才能實時處理龐大影像信息;第三是分散各處的設備不易監控、維護,過去常見因攝影機斷電,導致監控畫面無法取得的狀況。
為解決此困境,凌華科技推出了專為智能交通設計的邊緣計算解決方案EOS-JNX。凌華科技智能視覺事業中心資深產品經理許凱翔表示:“凌華科技深耕工業計算機領域多年,效能與穩定性已是基本功,EOS-JNX的寬溫設計足以因應嚴苛環境挑戰。”
至于在計算能力方面,此設備采用NVIDIA的Jetson Xavier NX AI模塊視覺系統,許凱翔指出,NVIDIA是AI運算處理器大廠,凌華科技則與NVIDIA是長期合作伙伴,因此在先進技術研發初期就可取得相關信息,確保產品功能領先市場。
凌華科技EOS-JNX在交通燈號控制系統上還有兩大優勢:包括輕松實現AI部署,以及易于管理維護。EOS-JNX有4信道GigE接口,通過此一安全監控系統的主流接口設計,系統可以快速連接IP監控攝影機,并將影像傳送到Jetson Xavier NX AI模塊視覺系統,利用AI算法分析畫面。此外,系統操作人員還可利用EOS-JNX提供的傳輸出入端口,將影像畫面上傳到NVR,既有的監控系統也能獲得升級。
在管理維護部分,EOS-JNX的Smart PoE設計值得一提。PoE是監控系統常見的網絡通訊技術,此技術的主要特色是讓單一條纜線同時具備通訊與電力傳輸功能,大幅簡化監控攝影機的配線架構。傳統的PoE只能傳輸數據和電力,EOS-JNX的Smart POE則進一步賦予遠程控制功能,讓設備的監控維護工作更容易。系統管理人員可以通過Smart POE掌控監控攝影機的供電狀態,當設備無預警斷電也會實時發出通知,并可從遠程重啟,在短時間內恢復供電,維持設備正常運作。
兩周內即可建立PoC項目
除了EOS-JNX之外,為協助系統操作人員快速導入智能化系統,凌華科技也推出EVA SDK邊緣視覺分析軟件。這是因為AI的專業需求相當高,導致多數企業無力投入發展,EVA SDK可讓不具相關專業的從業人員也能輕松快速地設置應用系統,通過預載EVA SDK的AI硬件設備,系統操作人員最快可以在兩周內建立起PoC項目。
通過智能化提升交通運輸效益,已成為各城市的重點政策,可自主學習的AI,將在智能交通系統中扮演關鍵角色。凌華科技會持續研發可以降低AI開發門坎的軟硬件解決方案,協助相關部門輕松布局交通領域,共創智能交通未來。
【關于凌華科技】
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