3S Market deliver Smart and Valuable information for Business
3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊
11 New Bike Inventions You Must See - Amazing Vehicles
你必須看的 11 項自行車發明 - 令人驚嘆的車輛
工業 4.0 智慧工廠 |
2021年11月3日 星期三
‧ 智慧攝影機將如何極大地改善公共交通的 5 種方法
Improving public transport with Computer vision and FLOW
利用電腦視覺和 FLOW 改善公共交通
行動物聯網雲端縮時應用方案
使用安控攝影機進行監控不僅僅是為了安全。了解配備智慧軟體的攝影機，如何幫助改善車站和機場的客戶體驗。
無論人群聚集在哪裡，傳統的影像監控和人工控制都會達到極限。這就是物聯網中的智慧影像系統發揮作用的地方。公共交通部門已經了解物聯網的潛力，併計劃在未來幾年進行大量投資。
83% 的運輸和物流公司計劃增加其技術支出。
（來源：T-Systems 奧地利，PAC）
我們發現了物聯網中的智慧安控攝影機可以在 5 個領域中，使公共交通更安全、更高效，和對客戶更友好的領域。
1.機場、火車站引導遊客
在機場和火車站的混亂建築中尋找出路，對許多乘客來說是一個巨大的挑戰。如果你曾經在機場急急忙忙趕到登機口，你就知道我們在說什麼！當航班或火車延誤或在與計劃不同的地點離開時，情況變得特別混亂。
要將人群或個人訪客引向給定方向，物聯網中的某些設備必須協同工作。該過程可能如下：監控攝影機上的軟體應用程序使用影像分析，來檢測許多人正在向售票櫃檯的方向移動，而那裡已經有許多其他人在等待。為避免這種情況，攝影機會向連接的數位顯示器發送信號，通知訪客並引導他們到其他售票櫃檯。
在以下示例中，系統「只是」向訪問者顯示，他們必須在檢查點等待多長時間。此資訊允許訪問者選擇最適合他們的隊列。
 |
| 資料來源：博世安防和安全系統 |
在機場和火車站有效的方法也可以應用於其他領域，例如體育賽事或體育場 [白皮書鏈接]，在這些領域，監控和引導大量遊客很重要。
2.減少在售票櫃檯和檢查站的等待時間
機場的安全檢查通常會導致乘客等待時間過長，並且因為必須同時處理太多人，而導致工作人員超負荷工作。這同樣適用於火車站的售票櫃檯。攝影機系統可以透過即時監控訪客流量，來幫助防止堵塞和超載。如果隊列太長，系統會自動向工作人員發出指示，或透過等候區的數位顯示幕通知訪客。
例如，在布達佩斯機場，智慧訪客管理與配備智慧軟體應用程序的現有攝影系統配合使用。即時分析影像數據，因此可以以 96% 的準確率預測等待時間。例如，這些數字透過顯示器傳達，以將訪客引導至其他檢查站。
避免等待時間可提高客戶滿意度（和安全性），並有助於更有效地規劃員工和流程。
詳細了解我們的 交通管理解決方案。
3.即時檢測可疑行為
各國政府推動全球鐵路和地鐵站的安全。這意味著越來越多的公共場所，將被閉路電視監控。例如，據估計，倫敦有超過 50 萬個安控攝影機。其中 15,500 個位於倫敦地鐵，以幫助確保數百萬乘客的安全並減少犯罪。
在其他主要城市，數字將相似。然而，現代攝影機可以做的不僅僅是提供影像。透過直接在攝影機上運行的軟體件應用程序，他們能夠分析人們的行為和運動模式。如果一個人的行為可疑，攝影機可以立即檢測到這一點，並通知安全人員澄清情況。
該影片展示了安控攝影機可以即時檢測到的運動如何偏離「正常」模式，從人與人之間的小爭執到自動取款機的故意破壞。
來源：Vi Dimensions
4.識別可疑物品和無人看管的行李
正如安控攝影機可以辨識臉部和行為模式一樣，它們也可以辨識各種物體。例如，無人看管的行李，是機場和火車站預防恐怖主義的主要問題。
使用傳統影像監控對大門和平台的監控，在這裡達到了極限。尤其是在場景擁擠的情況下，檢測可疑物體需要的不僅僅是人眼。這就是配備 AI 的智慧攝影機系統發揮作用的地方，有助於比人類更快、更可靠地檢測可疑物體。
5.即時分析和優化流程和資源
在上述示例中，智慧安控攝影機有助於確保機場和火車站的安全，並改善訪客和乘客的客戶體驗。但技術可以做得更多：物聯網中的攝影機配備智慧軟體，有助於更好地實時規劃和管理資源。這是透過攝影機提供的數據實現的。
配備影像分析功能的攝影機，可以解釋影像中的數據，以用於統計目的。這為機場或火車站的管理人員提供了有資訊，例如應該改進流程或人員配備的地方，或者建築物中的結構措施可以改善遊客體驗的地方。
這只是一小部分可以提高機場和火車站安全性，和遊客體驗的應用程序。更多……
準備使用最新技術來改善你的業務
物聯網將繼續擾亂公共交通。我們建議採取漸進的方法，來保持在這種中斷的右側。在可預測的小階段規劃和實施你的項目，對於充分利用你的安控攝影機非常重要 - 特別是如果你不熟悉新的物聯網技術。
詳細了解智慧攝影機系統如何幫助你為客戶的安全和體驗取得卓越的成果。
你喜歡這篇文章嗎？在 LinkedIn、Facebook 和 Twitter 上關注我們，獲取有關安全和安全事務的所有最新資訊，包括在我們的活動日與我們會面的時間和地點。
此外，現在註冊我們的時事通訊- 並了解我們如何將創新公司聚集在一起創建安全和安全生態系統。分享這篇文章，幫助你的同事和聯繫人了解我們的見解。
按此回今日3S Market新聞首頁
‧ 無人機飛越基礎設施
Panasqueira Mine Drone Flight Over Infrastructures
Panasqueira 無人機飛越礦山檢測基礎設施
行動物聯網雲端縮時應用方案
對於我們大多數人來說，我們對無人機的第一次體驗是一架裝有攝影機的小型遙控飛機，可以飛行。然後突然每個人都有了一個，每個人的夢想愛好就是「「飛到城市的最高點，或者山頂，從空中拍照」。
在不到 5 年的時間裡，使用無人機（UAV）的立法要求和使用原因，發生了根本性的變化。首先，只有擁有無人機執照的飛行員才有權駕駛它們。此外，它們只能在白天和最佳天氣條件下飛行；遠離城市、村莊或任何有人居住的地方的建築物和空曠的地方。此外，飛行員距離不能超過 500m（為了獲得最佳飛行員能見度），並且他們的飛行距離不能超過地面 120m。而且它們不再僅僅是一種愛好：對許多人來說，無人機現在是一種工作工具，用於簡化以前複雜且需要時間和資源的程序。
無人機的使用
鑑於無人機自首次出現以來就對其施加了限制，諸如無人機展（歐洲無人駕駛飛行器的主要大會之一）等活動，正在幫助加強此類設備的專業性，並展示其多功能性。
根據普華永道發布的 Clarity from above 報告，最能從無人機技術應用中受益的行業是基礎設施、農業和交通，這些行業每年可以創造超過 1270 億美元的商機。
基礎設施中的無人機
同一項研究繼續指出，關鍵應用是監控、維護和資產盤點，並指出基礎設施項目中，無人機供電解決方案的潛在市場價值為 452 億美元。在普華永道雄蜂支持的解決方案團隊還指出，其他應用，如檢測和防禦入侵者和網站的安全性，以及工作運行的安全性。據估計，使用無人機監控後，平均建築工地可能危及生命的事故數量減少了 91%。
Ferrovial 和無人機技術
創新和技術是公司 DNA 的一部分。在數位港部門與轉換成的舉措實際的產品，其中這些都是可行的，並可能導致提高效率的宗旨的創新部門內創建。數位中心跨部門協作，為公司的不同業務領域提供支持並創造協同效應。此外，團隊合作目的，在盡可能標準化此類技術的使用。
傳遞和分享經驗
我們目前在公司內部擁有 16 架無人機，分佈在不同國家，包括西班牙、英國、澳大利亞和美國。遠端工作，在具有獨特需求的不同團隊中，通常很難標準化無人機的使用。數位中心認為，重要的是傳輸和分享使用這些無人駕駛車輛的不同項目的經驗和資訊。
透過知識共享，我們可以評估最適合每個專案項目的解決方案。這與來自供應商的最新技術，和當前市場趨勢的資訊一起，使我們能夠提供客觀的建議。
大公司越來越多地選擇外包服務，而不是創建一個專門的部門來處理無人機。這有其優點，例如為每項任務節省時間，或提供最合適的 RPA（遙控飛機），但也存在某些缺點，例如依賴供應商或成本較高。
Ferrovial Digital Hub 購買了自己的無人機，用於展示該技術，可以為不同的業務領域實現的目標，並提供具體的演示。透過這種方式，我們的客戶（不同業務領域）可以獲得更多資訊，來決定是購買無人機並自行管理，還是外包給專業公司。
無人機在基礎設施中的使用
鑑於 Ferrovial 業務的多樣性，基礎設施領域有多種應用。
建築基礎設施
無人機已經在建築中使用了大約 4 年，如前所述，我們的建築業務領域，目前在多個國家擁有 5 個用於現場監控和控制的 RPA。由於不同國家的立法有時會不相容，因此會出現複雜情況，因此我們必須充分了解每個國家對飛行無人機的要求。
無人機在建築工地的主要應用是攝影測量，它使我們能夠透過 RPA 拍攝的照片進行測量，成本遠低於使用直升機的傳統方法。然而，無論是由於所需的詳細程度還是現場位置，今天的技術還不能在特定情況下，進行非常精確的測量。然而，它們對於現場監控和監督非常有用和高效，可以更好地控制項目並簡化現場操作。
道路和高速公路
在大多數情況下，這涉及需要監控的線性基礎設施。在道路上，潛在的應用非常多樣化：監督、檢查、安全、維護甚至設備控制。
目前正在開發兩個專案項目，來執行固定翼無人機的監督任務，即看起來非常像模型飛機，但高度複雜的無人機。這種無人機有幾個小時的航程，因此非常適合涉及大面積的任務。這對於檢測道路事故，和收集即時資訊非常有效，而無需等待檢查員到達現場。
基礎設施維護
RPA 的使用也對改善不同服務的管理產生了重大影響，例如街道照明、道路保護、基礎設施檢查或建築管理。在這方面，除了提高操作的效率和自動化之外，無人機的使用，還使我們能夠快速、安全地縮短響應時間。例如，在水處理和廢棄物處理廠的維護和建設中，對於敏感材料，控制非常重要。例如，可以使用無人機從空中，快速監測垃圾填埋場的情形。
在英國，子公司 Amey 和無人機技術專家 VTOL Technologies，正在開發一種混合無人機，以提供一種精確的遠端設備，該設備將改變資產管理檢查，使其更安全、更快速、更輕鬆地評估橋樑等重要基礎設施或鐵路線。該無人機將配備用於傳輸高清照片和影像的感測器、熱成像、紅外線感測器、雷射雷達和避障技術等。
城市監測的未來
正如我們已經指出的那樣，目前的立法不允許無人機在城市內飛行，但該部門希望未來的立法不那麼嚴格，並允許專業用途。有不同的項目正在進行中，從公園和花園的維護到醫院或標誌性建築的管理，在這些項目中，無人機很可能被引入，作為檢查和維護此類資產的快速、安全和有效的新方式。
‧ AI 在全球供應鏈中的應用
8 Predictions and Trends in Supply Chain and Logistics for 2021
2021 年供應鏈和物流的 8 個預測和趨勢
行動物聯網雲端縮時應用方案
全球供應鏈中使用的機器、機器人、IIoT 設備和應用程序，會產生大量結構化和非結構化數據。這導致了先進的人工智慧 (AI) 和基於機器學習的解決方案的出現，目的在理解所有這些資訊，並將其轉化為可操作的行業見解。人工智慧驅動的供應鏈技術，為所有這些數據的混亂帶來了秩序。
將人工智慧應用於複雜營運數據的好處顯而易見：增強對供應鏈的可見性、更快的決策、縮短週期時間、大數據的預測分析、提高質量、生產力和吞吐量、更大的供應鏈彈性以及能夠根據對系統性能的即時洞察，不斷調整和改進你的流程。
人工智慧還使企業能夠對各種項目進行智慧預測，例如對特定產品的需求，或何時補充製造過程中，使用的原材料庫存。此外，人工智慧可用於大大減少供應鏈專業人員，從不同系統收集數據，然後使用商業智慧工具和電子表格制定策略所需的時間。
市場分析師麥肯錫 (McKinsey) 的一份報告發現，61% 的高管報告成本降低，53% 的高管報告將人工智慧引入其供應鏈的直接結果，是收入增加、庫存攜帶成本降低、庫存減少、運輸和勞動力成本降低最大的節省。
因此，供應鏈部門正在以越來越快的速度，採用基於人工智慧和機器學習的技術，也就不足為奇了。根據 Markets & Markets 的研究，到 2025 年，全球人工智慧供應鏈市場預計將達到 101.102 億美元，高於 2017 年的 5.275 億美元，複合年成長率為 45.55% 。
人工智慧驅動的供應鏈解決方案的出現恰逢其時，供應鏈仍然受到與大流行相關的限制的影響，並試圖應對日益增加的供應鏈不確定性。然而，供應鏈中的人工智慧仍處於 Gartner 2020 年炒作週期的起點，這意味著該技術可能還需要十年才能完全成熟。
A3 成員在為當今和未來的全球供應鏈，開發巧妙的 AI 和基於機器學習的解決方案方面，處於領先地位。讓我們來看看，他們令人興奮的工作的幾個例子。
例如，總部位於加利福尼亞的 Flexible Vision 開發了一個人工智慧、機器學習驅動的硬體和軟體平台，目的在幫助解決困難的檢查任務，例如正確辨識機器人要拾取的物品，或辨識產品缺陷。證明佈署 AI 驅動的解決方案，不一定需要先進的技術知識，Flexible Vision 可以由任何技術人員操作，無論他們的技能水準如何。在下面的影片中，該系統相容多個攝影機和鏡頭設置，可以顯示併入自動視覺檢測單元。
Geek+是一家全球物流技術公司，為倉庫和工廠設施提供先進的機器人 —— 包括自主移動機器人 (AMR)、自動搬運車和 RoboShuttle 手提袋到人的揀選解決方案 —— 以及基於人工智慧的系統。2020 年，Geek+ 和 eStore Logistics 實施了澳洲歷史上最大的 AMR 佈署。
該公司的人工智慧倉庫產品，在整個過程中提供全面、即時的倉庫營運景象。例如，貨物進入物流中心後，立即進行數據監控和分析。將此資訊與歷史庫存數據進行比較，以確定最佳儲存方法和位置，系統會選擇在何時何地使用哪些機器人。智慧倉庫還負責將任務分配給員工，確保整個設施內的人機協作得到優化。在下面的影片中了解有關智慧倉庫系統的更多資訊。
RIOS Intelligent Machines 專注於開發靈巧的、人工智慧驅動的機器人和工作單元，目的在實現供應鏈和物流操作的自動化。RIOS 為機器人開發了一個觸覺智慧平台，使其機器人能夠處理具有挑戰性的任務，這些任務傳統上需要人類級別的靈巧性，並涉及操縱數千個 SKU。
RIOS 的平台，包括一個裝有數千個微型感測器的末端執行器，這些感測器將資訊提供給機器學習算法，產生的結果可用於優化抓握、繪製表面地形、檢測滑動和區分不同物體，即使在雜亂的環境中也是如此。該系統還使用人工智慧進行視覺感知、觸覺感知，以及即時機器人運動規劃和控制。
在下面的影片中，可以看到 RIOS 機器人工作單元，在下線包裝應用中，與現有包裝設備一起工作。
總部位於溫哥華的 Apera AI 專注於機器人視覺——由於所涉及任務的複雜性，該領域非常適合 AI 和機器學習部署。該公司的 4D 視覺系統與眾多領先的工業機器人品牌兼容，旨在為工業機器人提供類人視覺，支持新的和更複雜的應用，並為系統添加先進的物體識別功能。
在下面的影片中，觀看系統成功支持快節奏的垃圾箱揀選應用程序。
透過訪問 A3 的專用 AI 門戶，了解有關 AI 系統使用的更多資訊。
 |
| https://www.approtech.com/index.php |