AI 技術為底蘊 聯發光電以深厚實力奠基智慧交通

AI 技術為底蘊 聯發光電以深厚實力奠基智慧交通
智慧交通正迅速成為智慧城市發展的核心議題,政府亦提出預算超過4,000億的前瞻基礎軌道建設計畫,除了持續拓展公共運輸外,也積極升級大眾運輸系統,以完善智慧城市在交通治理的最後一哩路。

在海外深耕智慧交通領域已久的聯發光電(A-MTK),也乘著這波趨勢浪潮,重新聚焦於內銷市場,以蓄積多年、為國際大廠OEM的深厚能量,掀開藏身幕後的隱形冠軍簾幕,走出一條康莊大道。

技術為底 專注交通領域

聯發光電甫進入監控市場便專注在網路攝影機,而之所以選擇交通領域,肇因於交通環境多半為大場域,需要大範圍連結、多點串接,這樣的特性恰能突顯出網路攝影機的優勢。當需要監控與管理的範圍愈大,對網路攝影機的需求自然跟著上升,如果再結合目前最夯的AI深度學習,便可挖掘出更多的新興應用。因此,公司在近年也利用TensorFlow(為Google所開發的開源機器學習軟體庫)的框架,訓練、開發自己的AI技術。

聯發光電業務部協理顏葆仁比喻AI就像水龍頭裡流出的水,要用水煮成蛋花湯或是泡沫紅茶,須先檢視客戶的需求,再提供相應的訓練方式與主題。以現今最夯的AI技術--人臉辨識為例,她認為光談人臉辨識意義不大,重點是劇本及主題,而聯發光電能確實為客戶做到:(1)深度學習能力;(2)有場域可以做訓練的主題。例如:自動清車的需求,希望車輛到達終點站後,攝影機能辨識車內是否尚有人或物滯留,其難度在於因攝影機安裝角度的限制,鏡頭不是多半照到把手,就是人被切割得很破碎。利用具深度學習功能的攝影機,於裝設後能做大約1,000個影片客層的收集,在辨識度上就能更加精準。



針對車站部分,顏葆仁指出不論是台灣、香港或新加坡,都會要求網路攝影機要內建警戒區偵測。相較於傳統演算法,AI更能配合環境調整、快速提升。尤其車站內日夜光照差距甚大,過去CV在夜間的效果令人詬病,但現在利用邊緣運算與深度學習,可以在較快時間內儘速提升準確度,這也是聯發光電的技術優勢。

停車場則是另一項AI應用,如車位在席偵測透過停車場攝影機搭配AI技術,可正確標示出停車空位、計算出還有多少位置。以車輛偵測來說,一般是在畫面範圍內針對車子的進出觸發事件進行通知,但因為客戶的需求,現在除偵測車輛外也能偵測到人。例如停車場出入口不應該有人員逗留,若偵測到人便會發出警報、連動擴音喇叭提醒人員注意等,這樣的應用亦可進一步推導至工業廠房的貨車裝卸區。技術是中性的,端看它如何運用、強調哪些功能。

近程目標:持續精進AI演算法、深化行業應用

談到未來的短/中程目標,顏葆仁表示,目前AI部分產品線除了原有的200萬畫素AI網路攝影機,還會進階到500萬畫素機種,其運算量更高、對CPU效能更吃重,自然也將考驗整體的運算能力。即便AI晶片發展正熱,看似需求若渴,她認為以現今邊緣運算(比如在攝影機上外插AI模組)的做法,所能達到的功能很多樣化,關鍵還是在演算法。

NVR和VMS是軌道列車方案的心臟,聯發光電在軌道列車上提供有備援功能的NVR主機,搭配觸控螢幕上的VMS,可讓有人駕駛的駕駛員艙能看到車上狀況以及警報訊息。此外,也可在車站部分提供NVR可外接磁碟陣列(disk array)作長時間儲存,並配合不同專案的OCC行控中心要求,提供輪播、跳台、下載、浮水印、權限⋯等功能。因為聯發光電是系統提供商,前端IP cam的觸發與動作都能完美地與後端系統作整合,可提供行業用戶Total Solution的整體服務。

除持續精進AI技術,4K也是該公司接下來的發展議題,像是1,200萬畫素的全景式魚眼攝影機,可提供高品質的360度環場影像並具PTZ旋轉功能,裝設在6米高的金融業銀行大廳,能清楚看見員工桌面上的文件夾或馬克杯,無盲區的超高清監控適合應用在金融、銀行等場域,亦是未來積極推進的另一個目標。

用心經營 為SI所信任

這兩年聯發光電開始耕耘台灣市場,目前內外銷比例約為5:5。也由於內銷市場現況競爭激烈,國外廠商在國內專案中其實已無太多發揮空間,加上政府明令禁止陸製品進入標案的政策規範下,SI比較願意用台灣品牌。但SI為何要選擇你?顏葆仁認為必須要讓SI覺得公司有心經營這個市場,能夠陪著跑案子、作為他們的技術支援後盾,才能為SI所信任。

各種新興科技持續推陳出新,使用者面臨資訊爆炸的情況下,製造商無法再囿於固有巢臼,應跟著與時俱進,幫助客戶找到最適切的方案。聯發光電將扮演客戶的技術顧問角色,提供高性價比的解決方案,在國內監控市場上占有一席之地。
 
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