智慧城市應用：AI模型讓城市治理更有智慧

貢獻撰文研究成員：吳志泓、黃仲誼、曾建澔、張日昇

透過影像結合AI技術提升國家與城市的治理效能，逐漸成為全球各級政府重要策略，國網中心運用多年在影像辨識分析技術及城市資訊共享應用的能量，開發深度學習AI模型打造出交通壅塞預測系統(Traffic Flow Congestion System, TCPS)及街景辨識與檢索平台，可讓各縣市政府將數據匯入平台，從而衍生出多種智慧化功能。目前國網中心已與新竹市、台中市政府合作，藉由TCPS平台來分析及預測車流量；而街景辨識與檢索平台可作為科技執法及城市安全偵測，應用潛力十分雄厚。

紓解壅塞車流向來被各縣市政府列為交通政策重點，目前的做法大多是透過安全監控攝影機拍攝各路口車流，再將相關資訊彙整於平台，這類平台的車流資訊雖然即時，但只能顯示當下路況，對交通狀況的改善成效相當有限。國網中心的系統則可反映道路佔有率、車道平均移動速度與車流量等重要交通數據，並預測未來30分鐘的路況，各縣市政府的交通管理單位可據此資料事先擬定策略，避免壅塞狀發生。

國網中心TCPS平台的運作模式是先從既有的監控攝影機收集影像數據，並運用深度學習演算與時序資料技術進行預測，深度學習演算法的自我學習功能，可深入分析攝影畫面中各車輛的流向，再透過時序資料技術準確預測即將發生的交通狀況。目前，這套系統已與台中市政府、新竹市政府合作，並計劃進一步擴展至台南市、台北市以及其他城市交通路口。

除了交通外，國網中心也將影像辨識技術用於街景辨識與檢索，所打造的檢索平台可應用於科技執法與國土防災。科技執法部分主要是分析街景招牌的圖文，警政單位接獲民眾報案或面臨突發事件時，可快速辨識現場招牌定位案發地點，大幅提升偵搜的效率和準確性。圖文辨識技術發展多年，已被廣泛應用於各種商業領域，然而街景招牌的場景複雜程度遠較商業場域更高，例如招牌光是中文橫書就有左起和右起兩種格式，再加上常與英文、日文甚至是泰文、印尼文夾雜，且多數會搭配圖案與變體字，這些都讓街景的圖文辨識難度大增。

對此國網中心團隊持續擴大資料庫樣本數並調整演算法，有效提升辨識率，目前已與台中市政府與警局開發相關技術，成功蒐集了百萬筆的街景圖資，涵蓋整個台中市轄區，為此系統的未來發展奠定穩固基礎，未來這套系統除了持續擴充街景圖資外，也將應用於其他縣市政府，提升地方科技執法單位的能力。



過去國網中心AI影像辨識在各個不同場域累積豐富實績，例如分析全台的重點區域的影像資料，協助政府掌握各地河川、土石流等狀況，制定對應措施；或應用於道路監測淹水，保障國民的生命財產。也可視當下需求延伸出各種應用，例如在疫情期間，偵測公共場所的民眾是否依規定佩戴口罩、有無保持安全社交距離等。整體而言，智慧城市將是國網中心影像辨識應用的重要方向，透過既有的安全監控影像資料提升民眾生活的便利性與政府施政效率，並將行政資源做最有效利用。

展望未來，國網中心預計將影像辨識結合AI模式開發，應用於城市中更多場域，並透過技術轉移提升國內廠商的技術能量。同時也會積極尋找跨國合作機會，將技術輸出海外，為此技術創造更多應用價值。