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CityEyes平台打擊犯罪 關鍵技術擴大應用可期

文‧程倚華 發布日期:2017/08/07 關鍵字:視訊監控DVRNVR深度學習

隨著全球各地監視器數量逐漸增加,搜集的資料量也擴大至難以用人力處理的程度。為解決此問題,工研院近日發表了「CityEyes雲端視訊分析平台技術」。透過智慧影像分析及雲端運算能力,整合車牌辨識、雲端車輛軌跡追蹤及影像濃縮分析、雲端監視器妥善率等功能,智慧化彙整多方分析數據,以提升科技辦案效率。目前已成功建置於新北市警局,提供監視器妥善率維護及車牌辨識與軌跡追蹤,並已協助警方偵破多起重大案件。

工研院資通所博士陳澤世分享,CityEyes平台由2011年開發至今,合作對象主要是台灣各縣市警局。以新北市為例,目前已整合超過三萬支監視器,在都市治安維護方面已有成熟的運用。該平台目前已開放技轉授權,期待各專業領域共同擴大應用範圍。另外,CityEyes採用全雲端架構,可以依照不同的產業需求,開發各式各樣的功能引擎並安裝在PaaS平台上,滿足客製化需求。

目前許多使用大量監視器的場域,儘管監視器有連線監控,卻都只能做到檢測監視器是否正常運作,無法判斷所蒐集到的影像資訊是否清晰可用。CityEyes平台除了能夠隨時回報每一支監視器的運作狀況之外,還能夠透過雲端平台整合資訊,加速資料分析的效率。舉例而言,目前CityEyes在與新北市警局的合作之中,CityEyes能夠協助警方做到車牌辨識,並且整合全新北市已連線的監視器,做到可疑車輛的軌跡追蹤。

陳澤世進一步指出,目前運作中的NVR、DVR監視器皆未整合,監視器的品質也會因為各場域的設置狀況而有所不同。CityEyes便是致力於做到系統整合並將影像資料轉換成標準的格式,讓後續可以套用各種影音辨識功能做分析。CityEyes所使用的PaaS架構,能快速整合NVR、DVR攝影機,同時也能快速整合分類引擎。直接由雲端調配現有的資源與功能,也是CityEyes能夠提供的服務。

接下來,CityEyes將會結合DNN深度學習技術,透過現有的大量影像資料庫,建立能夠指認車輛外型的人工智慧模型。其他各式不同的服務、功能,也將會逐漸開發並更新至CityEyes平台。

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