交通監控系統在全球所有已開發的道路網絡中相當普遍。它們通常由交通號誌、靜態與動態標誌、電感迴圈車輛偵測器、無線電設備、測速攝影機、車牌偵測攝影機及CCTV攝影機組成。交通管理系統本身由安全的控制室進行管理，授權人員在其中確保系統的管理。
控制室操作員通常受過高度訓練且經驗豐富，使其備受青睞。招募與留任此類操作員，並確保輪班時有足夠的熟練操作員，往往是一項挑戰，因為這些控制室為 24/7 全天候運作。AI 能顯著協助控制室操作員更有效率地執行控制工作，並完成更多基於事件的任務，例如偵測異常事件，包括車輛故障、車輛碰撞或其他道路危險，以及偵測行駛速度。
本案例研究探討如何將人工智能專家系統部署並應用於交通監控控制室，以為所有與複雜系統互動的人員帶來更好的成果。因此，控制室操作員和通勤者在各種道路網絡上通行。
電腦圖學中行之有年的運算幾何技術，可用於在追蹤到物體後偵測進一步的情境。例如，兩輛車的碰撞可透過運算碰撞偵測演算法來有效偵測，包括圍繞各車的兩個邊界框的交集。
在專家系統中使用傳統演算法技術至關重要，因為其程式設計精確，因此更加可靠且高效。人工智慧系統應受限於由人類對要採取的行動做出最終決定的模式。這是因為儘管人工智慧系統具有高度可靠性，但仍存在需要減輕的誤差範圍。因此，我們建議以混合方式實施專家系統，結合人工智慧與傳統演算法程式設計技術的優勢。
組織挑戰概述
在控制室等環境中實作專家系統相當複雜。除了技術挑戰外，還必須遵循眾多的行政障礙、合規要求與內部流程，以確保妥善實作。雖然在許多大型組織中，技術的專案管理與實作充滿挑戰，但由於技術債的因素，其效益通常仍超過不實作的成本。
當大多數時候沒有發生任何特別異常的情況時，連續數小時不斷盯著螢幕對大多數人來說是一項艱鉅的任務，而且會很乏味。可以自然地假設，隨著時間的推移，注意力將難以維持。上述情況正是專家 AI 系統的擅長之處。該系統可以持續監控攝影機饋送，尋找需要回應的事件，並向控制室操作員提出如何繼續的建議。
以下列舉一些範例，說明 AI 如何與控制室操作員協同工作：
- 如果兩輛或以上的車輛發生碰撞，AI 會偵測到該情況，記錄事故並向控制室操作員發出警報。
- 如果車輛以不適當的速度行駛，AI 可以考慮透過數位標誌提醒駕駛人。
- 若偵測到道路上有危險，AI 可以警示控制室操作員，並建議封閉車道，直到工作小組清除危險為止。
可作為 AI 輸入的組織資料
以下列出自動化流量監控系統所使用的資料來源：
- CCTV 攝影機，設置於各個道路網路沿線。
- 交通攝影機訊號資訊，指示道路網絡的狀態。
- 電感迴路車輛偵測器提供車輛重量等數據。
- LiDAR 感測器資料可補充 CCTV 視訊流，在某些使用情境下，對於電腦辨識處理而言可能更為可靠。
整合方法論
以下是我們將基於文章智慧的交通監控專家系統整合至控制室時所執行的流程概覽：
- 識別 CCTV/LiDAR 訊號源以及提供此類訊號源監控與錄影的攝影機系統。
- 將資料流轉發至超級電腦或雲端運算供應商，以進行即時分析與處理。
- 透過 Telemus AI™ 執行訊號源，並將增強的視訊訊號源傳回控制室內的安全監控系統。
- 根據檢測到的內容以及控制室操作人員希望其運作的參數，向安保人員設置自訂警報。
- 持續評估人工智慧系統的效能以加以改進，從而不斷推動更高的效率。
鑑於 Telemus AI™ 負責技術性的人工智能實施，組織可以專注於嵌入技術能力的業務邏輯以及內部流程與程序。
組織應用
以下列出貴機構的其他潛在應用：
- 提升交通控制室的效率、效能與表現。
- 判定交通熱點以優化城鎮規劃，從而減少交通擁堵。
- 追蹤車隊車輛是否位於停車場內，以及是否已由公司員工歸還。
- 追蹤停車場內的車輛並測量停留時間，以更好地了解通勤者的行為。
潛在與已實現的效益
基於人工智慧的專家系統其潛在效益極為龐大。實施該系統可帶來更好的控制室操作員生產力、減少事件偵測的錯誤、更好的城鎮與道路規劃、減少交通壅塞，以及整體上對道路網路的更佳了解，所有這些都將時間維度納入考量，進而增進對典型靜態方法的理解。
目前，許多此類系統仍處於研究與開發階段。然而，組織應從現在開始進行規劃，因為即使最先進技術不斷進步，實作上的挑戰依然龐大。Telemus AI™ 擁有穩健的人工智慧技術實作，能夠嵌入可大規模運作的系統。
Telemus AI™ 是一家總部位於澳洲的人工智慧公司，為政府與企業提供進階解決方案。立即聯絡我們，免費諮詢 Telemus AI™ 如何能嵌入您的組織。
