隨著人工智慧（AI）技術逐漸成熟，以及高效能圖形處理器（GPU）等硬體設備的高速發展，AI 技術已廣泛應用於自然語言處理、語音辨識、影像辨識及各類產業領域。
準線智慧科技以提供環境監測物聯網（IoT）服務為基礎，近年持續透過結合IoT與AI技術，為公共安全提供智慧影像辨識解決方案，並持續與許多政府單位共同合作研發應用人工智慧物聯網（AIoT）於防災預警、環境監測、運輸管理、智慧景區及輿情分析等場域及應用情境。
災害預警：道路積淹水、水體辨識
近年來由於短延時強降雨頻繁，經常引發都市地區的積淹水問題，如今年的凱米颱風更帶來了驚人的降雨量，使南台灣成為重災區。如何迅速偵測並掌握道路積淹水狀態，已成為當前的重要課題。傳統監測方式通常是在易淹水的特定路段設置「淹水感測器」，通過回傳的水深監測數據與警戒值進行比對、掌握現地積淹水狀況，但是感測器的數量和佈設安裝位置有限，不一定能全面反映道路的積水情況。
為提升防洪防災應變能力，經濟部水利署已在全台灣主要河川、水庫、抽水站及中下游低窪地區等建置數百個影像監測站，然而傳統人力監控巨量的監測影像及災害通報，不僅增加人力負擔並存在主觀判斷的誤差。因此，水利署進一步介接全台超過8,000個監視畫面進行AI辨識分析，在短時間內即可判斷是否發生淹水，從而減少人力投入並縮短反應時間，實現即時救災調度。準線智慧科技自2020年起協助水利署使用監測影像結合AI演算法，辨識影像內水體是否超過預先劃設的警戒線，以輔助水位警戒監測、降低人員負擔。透過DeepLab演算法可在颱風或豪雨應變期間即時分析數千支攝影機影像資料，並透過通訊軟體即時通報疑似淹水的影像，協助相關人員進行對應處置，有效提升災害應變處理的效率。
水位辨識成果（資料來源：水利署）
此外，準線智慧科技亦協助桃園市政府水務局利用路口攝影機影像AI辨識輪胎淹水高度。透過在影像劃設虛擬水尺，系統可以辨識車輛經過道路時輪胎的淹水深度（輪胎類別包含0～10cm、11～20cm、21～40cm和41～60cm）。當系統偵測到道路積淹水狀態後，後端人員會收到系統通報影像，以便迅速部署並通知相關人員進行後續處理。
利用虛擬水尺辨識輪胎淹水高度。（資料來源：桃園市政府水務局）
環境監測：工安監控、火及濃煙辨識
在工安監控部分，準線智慧科技也協助水利署透過AI技術分析工區內的攝影機影像，於颱風或豪雨應變期間辨識工區內的人員和機具狀況，並利用通訊軟體即時通知相關人員，確保能迅速撤離工區內的人員及機具。
而化學物質事故除常伴隨火光外，也會因塑膠、橡膠等有機材料燃燒不完全，生成大量的碳黑，導致排煙呈現黑色。傳統的硬體偵測器依賴化學或熱特性來觸發警報，通常需要煙霧累積到一定程度才能作出反應，這可能花費數分鐘的時間。透過攝影機影像結合AI演算法輔助化學物質事故（火光、黑煙）監控預警作業，能幫助相關單位更快掌握事故狀況、提升應變效率。透過黑煙及火光偵測，為相關人員提供即時異常排放的預警與後續分析依據。
黑煙辨識成果與監控整合系統模擬圖。（資料來源：化學署）
交通管理與熱區掌控
車輛進出管制／計數／違停偵測
2018～2021年間，準線智慧科技協助水利署於中部的大安溪流域，使用電動閘門管制河川越堤路的出入口限制車輛進出，透過電動閘門的管制防止廢棄物被非法傾倒在河川區域。拼裝車（無車牌）及非一般農用機具（如挖土機）不得進入;非農用機具需事先向相關河川管理人員申請才得以進入河川區域。此外，2021年亦協助觀光署東部海岸國家風景區管理處，利用車型辨識技術統計進出景區的車輛數量，並通過部署在特定區域的攝影機監控車輛的停車狀態，避免車輛停放在遊客進出區域，從而提升遊客的安全性。
人車流軌跡追蹤
觀光景點或景區的管理人員需要掌握遊客動態資訊，了解遊客季節性行為模式，以提升風景區內的管理效率。除了通過計算進出景點的車輛數目來估算園區內的人數外，還可以對景區內特定區域的進出人數進行分析，例如，透過分析進出遊客中心的人流來評估公共廁所使用率及建物內部是否需要改變清潔頻率。目前AI已可有效輔助人流分析，準線智慧科技應用CNN為基礎的深度模型演算法，結合多目標物件追蹤方法（Observation-Centric SORT），解決了多目標追蹤目標重疊問題、非線性行為及影像高解析的問題。
結語
準線智慧科技透過結合AI與IoT技術，持續推動智慧影像辨識技術的應用，展現了在多領域中的廣泛應用潛力。無論是在防災預警、環境監測，或是智慧交通領域中，這些技術不僅提升了應變處置的效率，亦有效降低了人力資源的需求。未來，準線智慧科技亦將繼續深耕技術研發，與各界攜手合作，為智慧韌性城市建設及社會公共安全做出更大貢獻。
【本文感謝經濟部水利署、桃園市政府水務局、交通部觀光署、環境部化學物質管理署等單位提供經費支持研究。】