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2023年3月22日 星期三
‧ 2023\03\22\3S MARKET Daily 智慧產業新資訊
★ 遠距與短距無線通信傳輸：什麼最適合你的專案？
工業無線通信如何工作？
選擇無線模組解決方案應該很容易。在一個完美的世界中，你只需選擇射程最長的那個。這樣，無論你的設備佈署距離多遠，它們始終能夠通信。但是，這不是那麼簡單。幸運的是，有適合任何用例的解決方案，從長距離無線電通信到短距離或介於兩者之間。
詢問任何物聯網專家哪種無線電模組最好，答案將是「視情況而定」。這是因為每種無線設備類型都有自己的優點和缺點。對一個專案來說，很棒的東西可能對另一個專案來說很糟糕。例如，使用很少電池電量的模組也可能提供低頻寬。對於無線浴室規模來說，這是一個完美的解決方案，但對於從會議室傳輸即時影像串流來說就完全錯了，反之亦然。
對於無線電範圍，同樣的事情也適用。你需要評估應用案例，並了解無線電信號如何根據設備和環境傳播。在本報導中，我們著眼於所有考慮因素，以確定適合你項目的模組範圍和類型的最佳選擇。
影響無線信號範圍的因素
無線網路的範圍定義為，兩個天線之間，可以存在通信的最大距離。但範圍不僅僅是距離。以下是一些重要的注意事項：
● 障礙物、地形和無線電物理因素都會影響範圍。
● 另一個因素是天線設計，需要考慮頻寬和阻抗等因素。
● 噪音是另一個重要因素。就像在擁擠的聚會上，很難聽到某人的聲音一樣，在無線電噪音很大的環境中，也很難分辨出無線電信號。
可能影響網路中設備通信性能的各種注意事項和因素，包括以下 10 個不同的因素。
1.吞吐量
在 IoT 中，你通常需要從遠端位置傳輸少量數據。數據吞吐量對範圍有重大影響。當數據速率增加時，設備之間的有效通信範圍會縮小。這是因為快速數據速率需要更高的信噪比才能成功解調。
如果有人在嘈雜的房間裡說話很快，他們就很難聽懂。如果他們放慢速度，他們就更容易理解。無線電的工作原理類似。許多物聯網設備每天只發送一次感測器值。當該數據以低比特率發送時，可以在更遠的地方檢測到。
2.電源
無線電信號需要大量能量，因為與透過電線傳輸的資訊不同，它們會以加速的方式衰減。當無線電信號從它們的源頭輻射開時，它們像池塘中的漣漪一樣迅速擴散開來。聲音和無線電都根據平方反比定律衰減。距離每增加一倍，就需要四倍的能量，因此與短距離相比，長距離行駛消耗的能量要多得多。
3.噪音
在射頻網路中，資訊是設備之間傳輸的信號。噪聲（Noise）是其他任何東西。信噪比 (S/N) 是一種將信號功率水平，與噪聲功率水平進行比較的指標。這是確定無線電系統範圍的一個重要因素，因為範圍是關於可靠地區分信號和噪聲的，而不是給定無線電信號可以傳播的距離（無限遠）。無線電噪聲是自然環境的一部分，其中包括：
● 宇宙背景輻射和太陽黑子干擾
● 閃電等大氣源
● 電源線、電機、螢光燈、開關、電腦和不相關的無線電通信等人力資源
4.頻率
較低頻率的無線電信號，很容易在物體周圍發生衍射（繞射），並被大氣反射回來，從而增加有效範圍。 然而，較低頻率的帶寬有限，因此吞吐量受到限制。 更高的頻率提供更高的吞吐量，但難以繞過障礙物衍射，並且不會被大氣反射回來，從而限制了它們的範圍。
5.自由空間損失
當無線電信號在太空中傳播時，即使在真空中，它的信號也會隨著能量傳播到越來越廣的區域而減弱。這種傳播遵循平方反比定律，它描述了功率隨距離的指數損失。我們透過減少發射器和接收器之間的距離，來解決給定頻率下的自由空間損失。
6. 衍射
當無線電信號遇到其路徑中的物體時，它會發生散射或衍射，其中一些能量會圍繞物體彎曲，但其餘部分會被引導遠離接收器並因此丟失。鋒利的邊緣比圓形物體的衍射效果更好，圓形物體往往會吸收更多的信號。衍射只是在信號路徑中避開物體的眾多原因之一。
7. 多路徑
在外太空等理想環境中，發射器發送的信號總是直接到達，不會被任何表面或物體反射。在地球上，事情不可避免地變得更加複雜。在視線清晰的情況下，一些信號會直接到達，但其他信號會從附近的物體和地形反彈，從而使信號失真。無線電協議和系統通常設計用於解決一些多徑干擾。將天線放置在高處並遠離障礙物也有幫助。
8.吸收
無線電信號可以在空曠的空間傳播無限遠的距離；然而，當他們遇到物體時，他們的一些能量會被吸收。無線電信號可以穿過牆壁，但在此過程中會衰減。空氣中的濕度可以吸收足夠的無線電能量，來干擾高頻信號。信號路徑中的樹葉，和其他植被會耗散足夠多的信號，從而導致較低頻率出現問題。
9.地形
丘陵或山脈可以吸收、衍射、反射或完全阻擋信號到達目的地。地面本身的構成會對低頻產生影響，與沙漠等乾燥地區相比，信號在湖泊、海洋或沼澤上的傳播效果更好。菲涅爾區是天線之間大致呈足球形的區域，應盡可能遠離地形和障礙物，以優化通信性能。
10. 天線和範圍
天線將電信號轉換為無線電波，在「空中」傳輸資訊。對於接收器，無線電波被轉換回電腦可以理解的電變化。正確使用正確的天線非常重要。糟糕的選擇可能會限制範圍、浪費電池電量，並將原本構思良好的系統變成支持噩夢。有關更多資訊，請參閱我們的指南，天線設計的 10 大考慮因素。
通信範圍的電源和電池壽命注意事項
正如我們所見，範圍和功率在無線通信中交織在一起。今天的許多應用在廣闊的區域佈署了數千個無線設備，因此考慮管理電池的時間和費用非常重要。這是對這些因素的簡要介紹。
電源管理預算
仔細的設備電源管理，可以將電池壽命從幾天延長到幾年。一種節省電力的好方法，是將無線電的範圍與應用要求相搭配。選擇較短距離的協議或手動限制傳輸功率，以有效減少距離將增加電池壽命。
一些協議可以透過自適應數據速率功能，自動限制傳輸功率，該功能動態地將設備限制在最低的可靠傳輸功率。這在設備移動時或無線電環境隨時間變化時（季節性樹葉變化、無線電噪聲環境的日常變化等）特別有用。
睡眠模式
為了節約能源並延長電池壽命，物聯網設備通常會在不需要時使用睡眠模式。休眠無線電模組通常不會接收任何傳輸。但是，許多物聯網用例需要現場設備進行傳輸和接收。
如果網路或協議設計支持，你可以使用儲存轉發方法。在某些協議中，這是由「父」無線電節點啟用的，「父」無線電節點臨時儲存用於睡眠「子」設備的傳輸，直到該子設備醒來並請求它們。在其他協議中，中央網路伺服器充當父級，僅在檢測到遠端設備喚醒時才轉發消息。透過適當的電源管理，電池和太陽能供電系統可以運行多年而無需維護。
Digi 的產品範圍
Digi XBee® 無線電模組有多種系列可供選擇，以搭配物聯網應用和環境的多樣性。通用的物理外形、共享介面和數十年的可靠性使 Digi XBee 平台，成為無線網路領域的領導者，無論你的專案需要在房間內，還是在全球內進行通信。Digi LoRaWAN® 解決方案擴展了 Digi 產品。
讓我們快速瀏覽一下下面的每種模組類型。有關 XBee 生態系統的更多詳細資訊，請參閱我們的 XBee 購買指南。有關 Digi LoRaWAN 的更多資訊，請參閱我們關於 Digi LoRaWAN 設備到雲解決方案的報導。
短距離
短距離無線電將功耗、尺寸、熱量和成本降至最低。它們是住宅能源監控、商業樓宇自動化，或高密度溫室感測的完美解決方案。使用網狀網路時，消息可以在到達目的地的途中在模組之間跳躍，從而創建比任何單個無線電設備的範圍都大得多的網路。憑藉如此多的優勢，它應該是你在評估 IoT 應用解決方案時，首先考慮的類別。
Digi XBee 3（常規電源）- Zigbee、DigiMesh 和 802.15.4
一個微型模組，支持三種不同的無線網路協議，以及 BLE 和板載可程式。它具有 4,000 英尺的視線範圍，是家庭自動化、工業控制和環境感測的絕佳解決方案。短程通信和中等頻寬支持較長的電池壽命。網狀選項使網路比覆蓋大型家庭或小型室外農場的單個節點的範圍更大。
Digi XBee 無線網路
這些 Wi-Fi 嵌入式模組為 Digi XBee 平台，帶來了一種最流行的無線網路技術。憑藉標準 Wi-Fi 範圍（300 英尺）和高吞吐量，它們可以與附近的任何基地台進行互操作。這部分抵消了 Wi-Fi 更耗電協議的額外成本，以及額外的配置複雜性。非常適合將設備添加到現有網路； 只需確保你的供應計劃包含大量資源，用於管理會隨時間變化的多個身份驗證設置。
低功耗藍牙（Digi XBee 3 系列）
除了選擇的任何主要協議之外，每個 Digi XBee 3 模組都整合了 BLE。BLE 在智慧手機上很常見，因此它是配置模組、從電池供電的無線感測器記錄數據，或創建定位信標的簡單方法。BLE 的傳輸距離通常很短（300 英尺或更短），但功耗非常低，因此它是物聯網解決方案的絕佳輔助協議。
中距離
中檔無線電使用更多功率，產生更多熱量並且通常成本更高。它們最適用於更遠的距離或當網狀網路，需要覆蓋更大的區域時。其中許多協議使用亞千兆赫茲頻率，無需許可，但因地區而異，因此你需要更加註意合規性。太陽能場、市政照明控制和遠端設備監控，都是中程模組的重要物聯網應用案例。
Digi XBee 3 PRO（高功率）- Zigbee、DigiMesh 和 802.15.4
Digi 用於無線網路的最小模組的更高功率版本，包括 BLE 和板載可程式。它的現場範圍為 2 英里，是樓宇自動化、工廠範圍控制、智慧城市解決方案和大面積農業感測的理想選擇。它的中程傳輸比常規功率版本使用更多電池，但你可以透過實施多種睡眠選項中的任何一種來解決這種情況。網路可以包括高功率和低功率模組的組合，以優化電池壽命和成本。
Digi XBee-PRO 900HP
900HP 模組提供了很大的範圍（使用高增益天線可達 28 英里）以及網狀選項，可以將分佈在大面積區域的許多合作節點聯網。它的 900 MHz 頻率限制了它在北美和其他少數幾個國家的使用，它的最佳範圍是在非常低的吞吐量下，但只要它的特性符合你的應用需求，它就提供了一個極好的解決方案。
Digi XBee-PRO XSC
這些模組具有與 Digi 的傳統 9XStream 無線電的互操作性。它們在低頻寬下具有很大的範圍（可達 28 英里視距），同時保持標準的 XBee 通孔佔位面積。對於新設計，建議使用 Digi XBee-PRO 900HP，這是一種具有更高吞吐量靈活性的較新型號。
長距離
當你需要覆蓋很遠的距離時，你需要遠端協議。對於物聯網，我們通常仍然需要依靠電池運行，因此通常會降低吞吐量以節省電力，同時保持較長的通信範圍。智慧城市項目、工業園區監控、遠端採礦或鑽探，以及廣域農業系統是此類無線電的典型應用。當要發送的數據很小，但需要傳輸很遠的距離時尤其如此。
Digi XTend 900 兆赫
XTend 提供 XBee 表面貼裝格式和較舊的 9XTend 封裝。兩者都是為與 Digi 的傳統 9XTend 無線電互操作性而設計的。它們的遠距離（40 英里視線）與相當大的電力需求相結合，非常適合採礦和鑽井作業、監控重型機械，或實現睡眠以維護太陽能充電電池的遠端氣象站。
Digi XBee-PRO SX 900/868
這些是 Digi XBee 生態系統的「肌肉模組」，為建構低功耗、關鍵任務無線系統提供出色的可靠性和備份。透過可選的網狀網路，他們可以創建覆蓋極廣區域（可達 65 英里視線）的網路。電力需求更大，吞吐量在更遠的距離上受到限制。但憑藉擴展的範圍、強大的干擾阻隔，以及在本底噪聲下通信的能力，Digi XBee-PRO SX 是一款出色的物聯網解決方案。
Digi LoRaWAN
Digi 產品線的最新成員是 LoRaWAN 模組和閘道器套件的組合。Digi LoRaWAN 解決方案為無線通信的感測器和閘道器端提供專用產品。LoRa 無線調製是一種非視距技術，能夠穿透建築物、植被和/或工業機械等高射頻干擾區域等障礙物。
LoRaWAN 是一項全球標準，主要在 900 MHz、868 MHz 和 400 MHz 下運行（具體取決於國家/地區法規），它使用 LoRa 調製方案的特定配置。LoRaWAN 感測器功耗極低，視線範圍可達 100 公里，支持雙向通信。典型的非視距應用最遠可達 20 公里。閘道器是連接多個設備的高性能供電系統，並透過 Digi X-ON 等雲平台進行管理，以提供巨大的可擴展性。
LoRaWAN 針對小負載，和每個閘道器最多數千個設備進行了優化，並且可配置為低功耗電池操作或低延遲供電操作。LoRaWAN 解決方案非常適合分佈式戶外基礎設施，例如公用事業、農業和工業系統。Digi X-ON 雲不僅管理 LoRaWAN 無線電系統，還為設備和閘道器提供自動配置和佈署功能。
蜂窩 - 混合和擴展範圍
將蜂窩網路的範圍與其他協議進行比較，總是很棘手，因為雖然任何單個單元模組的範圍都非常適中，但全球行動網路覆蓋意味著，幾乎任何地方放置的設備都可以與全球其他設備通信。
新協議更容易延長電池壽命，並改進了透過睡眠模式節省電量的方法。需要行動數據計劃，但這些計劃的成本已大大降低，以滿足物聯網的低頻寬需求。
蜂窩非常適合行動應用，或無法建構自己的無線網路基礎設施的固定位置。無論你是追踪運輸貨櫃、監控自動售貨機，還是在 ATM 中清點貨幣，蜂窩模組都能以極低的預算提供全球覆蓋。
Digi XBee 3 CAT 1
這種經過終端設備認證的 LTE Category 1 模組，提供 5-7 英里的視距範圍、板載可程式、BLE 和熟悉的 Digi XBee 介面，可加快你的專案推向市場的速度。CAT 1 吞吐量對於影像等內容來說是不夠的，但對於需要傳輸大量數據的 IoT 專案來說非常有用。CAT 1 的數據計劃成本低，並且包括 SMS 等技術，提供了很大的開發靈活性。這些模組可選配預激活的 SIM，以幫助以盡可能低的摩擦將設備帶出門。
Digi XBee 3 蜂窩 LTE-M/NB-IoT
與其 CAT 1 同類產品一樣，這款 LTE-M/NB-IoT 模組已透過終端設備認證，提供 5-7 英里範圍、板載可程式、BLE 和熟悉的介面。LTE-M 和 NB-IoT 協議目的均在以低成本支持，需要低功耗的低頻寬物聯網應用。這兩種協議的數據計劃都很便宜，新的蜂窩睡眠選項可以幫助設備電池使用數月或更長時間。預裝 SIM 是可選的，因此物聯網設備可以從工廠直接送到用戶手中，使佈署變得輕而易舉。這是 Digi 物聯網解決方案系列中最具前瞻性的模組之一。
組合解決方案：短距 + 遠距
有時最好的解決方案，是將幾種不同的連接類型結合在一起。例如，在遠距環境感測應用中，使用 Zigbee 或 DigiMesh 短距網路密集覆蓋石油鑽井平台等，相對較小的區域可能效果最佳，然後透過長距離網路，將數據回傳到位於遠處的控制中心。無線電範圍，如 Digi XBee-PRO SX。在可以使用蜂窩網路的不太偏遠的地方，這也可能是一個很好的回程選擇。同一網路還可以實現超短距離 BLE，以允許從本地智慧手機直接配置感測器。將多個協議組合在一起，使每個協議都能做自己最擅長的事情，通常會創建理想的物聯網解決方案。
此圖表概述了協議、數據速率和功耗。
歸納彙整
我們已經介紹了無線通信範圍和影響它的許多因素，說明了為什麼無線電信號能傳輸多遠這個問題的答案是「視情況而定」。環境、建築材料、地形、反射、天氣、天線、傳輸功率、協議、頻率，尤其是信噪比都會發揮作用。那麼我們如何找出最佳解決方案呢？
首先，你必須考慮所有變量，包括：
● 預期用例是室內還是室外？
● 應用是行動的，還是固定的？
● 你需要走多遠的距離？
● 你傳輸的數據的大小和頻率是多少？
● 會有很多無線電噪音嗎？
● 電源將來自鈕扣電池，還是設備可以插入主電源？
● 有多少設備或節點將連接在一起？
● 你期望哪種類型的建築結構或室外地形？
● 設備將佈署在世界哪些地區？
● 系統的成本是多少，並且仍能提供所需的投資回報？
無論你需要什麼無線電範圍，Digi 都可以幫助你走得更遠。有關更多資訊，我們建議查看此 IoT 設備角色概述和我們的架構選擇指南。
需要動手設計支持？Digi 的無線設計專家可以創建客製化設計來解決最棘手的通信問題。
Digi 團隊可以幫助你評估這些因素中的每一個，並選擇完美的解決方案來滿足你的項目要求並涵蓋所需的範圍。聯繫我們以幫助你做出決策。
■ 2023 年會是 5G 的一年嗎？
關於 5G 的真相
5G 的佈署始於 2019 年，有望更快的速度和增強的連線性，以及更低的通訊延遲（延遲）。然而，由於各種原因，5G 的推出並不像美國人預期的那樣順利或迅速。為了瞭解更多資訊，紐約科技新聞利用了巴巴克·D 的專業知識。工程和計算科學學院院長 Beheshti 博士，瞭解 2023 年是否是我們看到 5G 真正起飛的一年，以及隨之而來可能帶來哪些機會和挑戰。
5G 技術是如何運作的，它提供了哪些好處？5G（第五代行動網路）被設計為一種高資料速率和低延遲技術。這兩個特性允許在兩個或多個點之間，快速即時傳輸資料，並將允許在工作場所佈署許多新的應用，這在 5G 之前是不可能的。
行動網路內建了許多服務和架構功能，使其成為物聯網或物聯網的賦能技術，與通用智慧手機、平板電腦或電腦相比，物聯網是指具有固定功能的智慧、支援網路的裝置。物聯網裝置的例子包括連線的恆溫器、安全攝影機、門鎖和廚房電器。
5G 是一個技術、創新協議和網路架構家族，它們帶來了大規模改進的平台，以提供可擴充和可靠的連線。這些關鍵技術之一是多接入邊緣運算（MEC），這是一種數位架構，使內部網路邊緣的應用程式的計算和儲存能力更接近終端使用者。 這種基於雲的服務環境允許對各種應用程式進行實時、高吞吐量、低延遲的訪問。 在傳統的集中式網路架構中，這些延遲是由整個網路、中心點和返回終端使用者之間的流量引起的。
5G 技術在哪裡可用？ 佈署它時有哪些挑戰？密集和毫米波的 5G 網路可能佈署在人口密度高的大都市地區，以收回此類基礎設施所需的大量資本投資。因此，這些網路提供的高資料速率，在農村和人口稀少的地區將不可用。很難將此視為對農村 - 城市鴻溝的影響，因為聯邦政府還採取了其他舉措，以擴大全國範圍內的網際網路接入。
電信業者在 5G 推出期間，面臨的挑戰包括投資要求（新蜂窩站點和新裝置以及更密集的網路基礎設施）、頻譜可用性和成本（無線電頻段有限，由政府拍賣，由電信業者進行許可）、複雜的網路架構（需要大量的網路規劃和部署）以及輻射法規等。由於對 5G 的錯誤資訊和誤解，公眾輿論也可以在為 5G 的推出製造障礙方面發揮重要作用。
迄今為止，5G 被誇大了嗎？5G 的力量來自其「核心網路」。在這個核心範圍內，技術進步允許高速和低延遲。5G 網路包括蜂窩站點及其核心網路，稱為「獨立 5G」。在 5G 的初始佈署中，服務提供商將現有的 4G 核心網路與 5G 蜂窩站點一起使用。因此，透過這些初始 5G 網路實現的資料速度遠遠沒有達到 5G 的承諾。此外，在許多初始佈署中，提供最高資料速度（毫米波）的無線電頻率沒有使用。這也導致了公眾對 5G 的誇大印象。因此，這是 5G 的推出和廣告方式，而不是技術本身，這是罪魁禍首。
那麼，5G 技術被認為是令人失望的嗎？大部分可能的失望，是 5G 初始佈署廣告的結果，該廣告沒有反映獨立 5G 網路的真正功能。在 2022 年，很多事情都發生了變化。現在，美國各地的 5G 網路報告了 150 至 171 Mbps的下載速度。忘記最初基於 4G 核心網路的佈署的較低 5G 速度需要一段時間。
2023 年是美國人最終將更廣泛地獲得 5G 福利的一年嗎？預計 2023 年將帶來比過去更真實的高速 5G 體驗。2022 年，宣佈的 5G 核心釋出比 2021 年多。雖然迄今為止安裝的大多數（75%）5G 核心是非獨立（4G）核心，但除了 2023 年宣佈的 5G 發射之一外，所有核心都是獨立核心。這顯示，儘管速度緩慢，但轉向了真正的 5G 獨立發射。
與此同時，在美國，機場儀器和通訊出現了 5G 干擾的問題。美國電話電報公司（AT&T）和威瑞森，已同意將部分 5G 服務的佈署延後到 2023 年 7 月。 C 波段 5G 使用的延遲，將使蜂窩服務供應商有更多時間，更新他們的飛機，以確保沒有干擾。
在你看來，2023 年消費者將面臨與 5G 佈署相關的新安全威脅嗎？存在一系列新的安全威脅，不是因為 5G 的內部結構，而是因為 5G 帶來的技術。與 4G 及其前身不同，5G 不是一個相當統一和單一的網路。5G 是一個由許多不同供應商提供的服務、應用程式和用途的複雜生態系統。當涉及到涉及物聯網的網路時，許多層作為安全攻擊的潛在目標而易受攻擊。如果這些層沒有得到設計和正確管理，將在 5G 網路中造成安全威脅。
儘管如此，智慧手機的威脅是不能打折的。到 2023 年初，全球手機使用者數量將達到 53 億左右。 假設每部手機平均有 40 個應用 app，不難預測從應用 app 商店下載的應用 app 提供的擴充攻擊面。安卓裝置的感染量是 IoS 的 50 倍。例如，安卓裝置的銀行威脅增加了 80%。
因此，隨著越來越多的裝置「線上」，無論底層網路是 5G 還是其他東西，安全環境仍然具有挑戰性。
★ 視覺演算法控制交通的實際案例
使用人工智慧的交通燈系統智慧控制
IMAGING & MACHINE VISION EUROPE
格雷格·布萊克曼探索了改變我們道路的願景和人工智慧技術，因為運輸部門聚集在阿姆斯特丹交通交易會上
幹默奧市道路使用者移動的視覺化。除了在多條計數線上計算跟蹤外，Viscando還分析了交通衝突的趨勢。 來源：Viscando
阿姆斯特丹正在建立其智慧證書。 該市政府正在與 Zuidas 商業區的企業合作，建立一個行動即服務應用 app，該應用 app 於 2020 年晚些時候釋出。這個想法是鼓勵通勤者拋開汽車，使用替代交通方式，該應用 app 使其更容易。最終目標是，到 2025 年，整個阿姆斯特丹都將擁有可靠、負擔得起和可訪問的共享交通方式。
行動即服務（MaaS，Mobility-as-a-service）是 2020 年 4 月 21 日至 24 日阿姆斯特丹 Intertraffic 展會的大趨勢之一。該模式是從依賴自己的車輛的人轉變為提供運輸服務的人。它依賴於資料，Intertraffic 的另一個趨勢話題，即時資料是視覺系統可以提供的東西。作為 Intertraffic 會議計劃的一部分，在大數據主題下，來自 Swisstraffic、Vincando 和 Flir 的代表將介紹如何用視覺和人工智慧控制流量。
Viscando 的執行長 Amritpal Singh，在接受 IMAGING & MACHINE VISION EUROPE 採訪時表示，它希望利用電腦視覺和人工智慧的潛力，為城市帶來客觀和定量的資訊。Singh 於 4 月 22 日下午 4 點在 Intertraffic 的劇院 2 號演講。
Viscando 的立體視覺技術用於監控流量，但也用於控制流量。該公司的願景系統可以透過道路交叉口或任何開放區域（如共享空間或物流公司的貨艙）追蹤交通。
該系統能夠同時檢測和追蹤各種機動車輛，以及腳踏車和行人。它可以在 20Hz 下做到這一點。
Singh 解釋說：「我們得到了大量關於道路使用者，如何透過十字路口的詳細資料。」「我們可以分析道路使用者的軌跡，看看人們的行為，例如交通號誌燈，或者分析衝突風險，測量人們在車輛之間留下的差距。」
攝影機生成了許多關於道路使用者之間行為和互動，及其對交通安全的影響的細節。根據 Singh 的說法，長期目標是利用機器學習，來預測道路交叉口的交通需求，並將交叉口相互連線起來。Viscando 在瑞典有兩個正在進行的試點專案，正在調查這個問題，並於本月（2月）在挪威開始了試點。Singh說：「有很多可能性可以全面瞭解交叉路口的工作原理，並提供資料來最佳化它。」
斯德哥爾摩的試點專案被稱為多感測器專案，正在使用該系統來控制交通。 這是與該市一起進行的現場審判。該專案希望顯現，可以取代感應環路來替代視覺技術，以測量進出路口的車輛數量，包括行人和騎腳踏車的人。斯德哥爾摩審判於 8 月開始，為期一年。
Viscando 還獲得了政府資助，用於烏普薩拉的另一個專案，建立了一個完整的解決方案，以提供與斯德哥爾摩類似的試點，但用於更大的十字路口。
通常，每個十字路口需要一台到四台攝影機，這取決於路口的大小。Viscando 能夠提供多台攝影機追蹤，其中覆蓋交叉口的任何數量的攝影機都像一個系統一樣。安裝可以使用一個具有大視野的感測器，但通常安裝了三個具有 90 度視野的感測器，這在覆蓋範圍和避免樹木或建築物的遮擋方面提供了更大的靈活性。
OTUS3D 立體視覺攝影機，使用機器學習演算法即時工作。Viscando 的技術符合 GDPR 法規，因為攝影機不記錄或傳輸影像 —— 所有軌跡資料都在攝影機上即時提取。資料目前處於離線分析。
Singh 說：「特別是瑞典和德國，對 GDPR 規則有非常嚴格的解釋，我們的系統非常適合這些規則。」
該系統的即時能力意味著，它能夠控制透過十字路口的交通。Singh 補充說：「在短期內，我們可以用單個 3D 視覺系統替換五到十個感應迴路，如果安裝了兩個或三個系統，我們可以用非侵入性、低維護技術完全控制十字路口。」「它還為城市提供了更多關於十字路口如何運作、排隊時間和等待時間的資料，以及能夠將行人和騎腳踏車的人納入相同的最佳化計劃。」
與其根據汽車數量最佳化交通流量，不如根據透過十字路口的行人或騎腳踏車的人的數量進行最佳化，這可能會在一天中有所不同。
攝影機可以為每個物體提供現實世界的座標，因為它是一個 3D 系統。Singh 說，這使得系統之間的校準更容易，或多或少是自動的。這也簡化了將交通資料納入城市的地理資訊系統。
Singh 解釋說，使用 3D 視覺的好處是，無論物體在視野中的位置，它都能提供物體的大小。這也意味著在使用 2D 攝影機時，速度會自動記錄，無需校準。3D 系統還可以追蹤直接向攝影機移動的物體，這在 2D 攝影機中很難做到。
斯德哥爾摩最大的十字路口之一的道路使用者行動視覺化。幾個系統並行工作，道路使用者透過多個視野進行追蹤。3% 的機動車開紅燈；20% 的腳踏車手也這樣做。 來源：Viscando
此外，例如，當演算法對物體進行分類時，它可以使用 3D 視覺來考慮物體的幾何形狀，而不依賴穩定的照明 —— 3D 攝影機對照明的變化很強大。
Singh 解釋說：「即時處理很重要，因此我們結合了淺層學習和深度學習，以便在系統準確性和即時性質方面獲得效能，而無需非常昂貴的硬體。」該系統與 GPU 一起在 Linux 電腦上執行。
攝影機的原始資料輸出是 20Hz 的追蹤資料，其中包含有關道路使用者類型、位置、時間，和其他元資料的資訊。
在 Intertraffic，Viscando 將展示其交通監控功能，以及如何使用攝影機進行基於視覺資料的即時控制。
Swisstraffic 還將在 Intertraffic 上推出內建人工智慧的新視覺系統。與 Viscando 的攝影機類似，瑞士人工智慧感測器能夠即時評估影像，並在攝影機上提供車輛、腳踏車和行人追蹤。它也符合 GDPR，因為沒有儲存影像，也沒有影相串流。人工智慧軟體的準確性為 95%。
在瑞士伯爾尼的一個試驗專案中，與 Swisstraffic 的合作夥伴 Elektron 一起在道路上安裝了人工智慧攝影機，該公司製造了智慧照明系統。除其他外，該攝影機用於根據交通量控制路燈 —— 當道路上沒有交通時，路燈可以關閉，以節省能源並減少光汙染。
Swisstraffic 的首席通訊官 Maria Riniker 評論說：「機器學習為我們提供了交通管理的巨大機會。」「新增這些感測器可以使道路交叉口更安全。例如，該裝置可以檢測道路使用者之間的瀕臨錯；這些類型的統計資料通常不會被記錄下來。
Swisstraffic 2019 年在巴塞羅那舉行的智慧城市博覽會上，首次展示了人工智慧系統，於 2020 年 4 月在 Intertraffic Amsterdam 上展示了人工智慧系統。Swisstraffic 的 Alain Bützberger 將於 4 月 22 日下午 2 點在 Intertraffic 高峰會劇院展示該公司的技術。
Vitronic 還正在將人工智慧納入其自動收費系統，該系統將在 Intertraffic Amsterdam 上展示。Vitronic 收費產品經理 René Pohl 表示，透過使用卷積神經網路和經典影像處理，Vitronic 工程師能夠提高讀取車牌的辨識率，並對車輛進行分類。他說，對客戶來說，每輛車都被檢測和辨識尤為重要；否則他們將損失收入。
Vitronic 還與德國達姆施塔特應用科學大學合作，研究人員正在使用來自現有和新的交通執法，和管理基礎設施的資料，與環境資料相結合，作為靜態交通模型的經驗資料庫，或作為動態交通模型的輸入資料。
自動駕駛
Viscando 生成的追蹤資料對汽車行業也很有價值，無論是對交通安全和自動駕駛汽車的發展。Singh 說：「我們很幸運地位於哥德堡，VOLVO 富豪汽車和 VOLVO 卡車的總部所在地，還有 VOLVO 的供應商 Veoneer、Zenuity 和 Autoliv。」 這些供應商都開發了 ADAS 和自動駕駛技術。
Viscando 與 、Veoneer 和 Zenuity 以及愛立信，有著良好的合作關係。Singh 解釋說：「這些公司使用我們的資料，來瞭解道路使用者的行為和互動，這樣他們就可以考慮如何開發自動駕駛汽車，以及他們最終會遇到什麼樣的情況。」
他接著說，自動駕駛汽車是一個安全關鍵系統，由於其執行基於機器學習，因此將涉及某種迴歸。他說：「所有機器學習方法都傾向於專注於主要功能，並消除任何異常值。」「但對於安全關鍵型系統，你無法真正消除異常值，因為在大多數情況下，這些異常值非常重要。」
Viscando 收集資料，用於辨識道路使用者，在不同情況下可能遇到的異常值類型。然後，汽車公司在模擬和建構其自動駕駛演算法時，可以考慮到這一點。根據 Singh 的說法，這些資料意味著駕駛模擬，可以基於 95% 的車輛移動的真實資料，只有最後 5% 的外推。
Viscando 與 VOLVO 汽車、Veoneer、Autoliv 和 Chalmers 理工大學有一個為期三年的專案，Viscando 攝影機將在那裡，為該專案的某些部分收集資料。
Singh 說，Viscando 2020 年將擴大很多。到 2020 年年中，它將為小型交叉路口提供即時交通控制系統。該公司已經可以提供一個控制循環路徑的系統，Viscando 還正在努力使目前執行的一些分析功能，作為線上即時功能提供。
■ 如何在製造業中使用影像監控【國外 SI 的案例發表】
製造業影像監控應用
為什麼製造設施需要影像監控
理想情況下，每天在你的製造設施中都會像前一天一樣順利。但實際上，緊急情況可以在建築物或校園的任何區域隨時發生。無論你的緊急情況是由於人為錯誤、機械故障，還是外部力量造成的，你的安全團隊都可以使用大樓的內部和外部監控攝影機來快速做出反應。
以下是兩個監控系統被證明有用的情況的例子：
可預防的事故和應急反應
當你的製造工廠每天使用危險材料或重型機械時，一個簡單的錯誤可能會導致嚴重事故。Avigilon 等智慧影像監控系統，使用人工智慧（AI）來檢測工作場所的違規行為，使你的安全團隊能夠儘快溝通和應對問題。
無論這意味著派遣維修人員來修理東西，還是疏散大樓，電腦輔助監控系統都將確保你的團隊，能夠快速高效率地做出反應。
可疑活動
在設施周圍不合時宜的人，可能會對所有員工構成威脅，特別是如果他們的行為很奇怪。即使是未經適當授權進入區域的員工，也可能對工廠的安全構成威脅。具有熱成像的攝影機可以檢測夜間異常活動，並直接向安全團隊顯示錄影，保護你的建築物免受輕微的破壞，以及更嚴重的危險，如縱火和盜竊。
檢測危險
要充分利用你的影像監控系統，你需要準確、高品質的檢測。升級具有出色影像品質的攝影機，以增加檢測風險和危險的可能性。人工智慧影響了監視技術的世界；透過安裝自行檢測異常的攝影機，就像有另一雙眼睛來監視設施的每個環節。
透過人工智慧增強的 Avigilon 整合影像安全，當系統檢測到可疑活動時，你的安全網路上的所有裝置都會收到警報。你可以為人工智慧建立一個觀察列表，該列表將提醒安全人員重複可疑人員，允許警衛隨時響應。在限制或危險區域，當任何人進出該區域時，監控系統會提醒安全，這允許警衛保護進入該區域的工人，並詢問那些無法進入該區域的工人。
使用影像分析分析影像
在錄製錄影庫，並為你的智慧監控網路提供關鍵安全資訊後，你和你的安全團隊將需要工具來分析它。當涉及到較小的日常事件時 —— 例如員工在禁區待太久 —— 系統可以提醒警衛，並引導注意力關注錄影。此外，人工智慧可以精確定位不尋常的員工行為，即使在常規工作領域也是如此。
有時，事件和緊急情況需要進一步研究鏡頭 —— 但篩選太多過去鏡頭可能非常耗時。Avigilon 軟體允許你根據特定人的外表搜尋他們，並快速為你提供相關影像結果，以便你的員工可以檢視之前的行為。
與其他裝置和員工溝通
你的影像監控網路與其他類型的裝置通訊的能力，保持了工作場所的流動。請記住，在學習如何在製造業中使用影像監控時，每個人都需要訪問網路上的簡單、即時的通訊。如果你的員工或攝影機檢測到問題，系統可以向連線到網路的每個裝置傳送大規模通知、警報或警報。
保全人員可以通知相關主管他們的員工，並向他們的雙向無線電對講機或智慧手機傳送多媒體訊息。這意味著，由於智慧監控裝置，所有指定員工都可以在緊急情況下保持聯絡。
使用事件管理軟體立即響應並採取行動
如果沒有有效的方法來管理事件和記錄，你的監控系統是不完整的。允許你的安全人員使用事件管理軟體記錄事件，該軟體為他們提供自定義記錄資料的能力。過去的危險事件記錄，將確保同一事件不會發生兩次 —— 特別是當保全人員使用影像證據來執行新程序，並制訂對緊急情況的適當響應時。
將 Ally 事件管理軟體與你的 Avigilon 監控網路配對，你的員工將根據影像證據支援的趨勢，在危機升級之前發現危機。他們可以使用相同的軟體來處理工作訂單，和與其他響應團隊的溝通 —— 安全人員可以生成一個私人的短期連結，以便與其他員工和第一響應人員溝通。
你可以使用高品質的監控系統，盡職盡責地保護製造廠外部和內部財產的整個周邊。透過為你的安全團隊提供 ERS Wireless 的 Avigilon 商業影像監控系統，減少人為錯誤的可能性。當與 Ally 事件管理軟體和摩托羅拉雙向無線電對講機搭配使用時，你的員工和你的企業將更好地免受可預防的災難 —— 無論它們與資料、盜竊還是環境因素有關。
★ 有空間感的機器人， 3D 成像將如何改善工業機器視覺
面向行業專業人士的機器視覺：什麼是 2D 和 3D 視覺技術？
機器人能夠快速、精確和看似毫不費力地抓住和放置貨物：直到最近，這個看似簡單的任務實際上需要漫長而困難的設定和培訓。 具有空間感的機器人幾乎能像人類一樣與同事互動，似乎更像是科幻小說，而不是日常現實。 儘管如此，3D 成像過程目前正在發生許多變化，3D 技術通常在機器視覺中發揮更大的作用。
主要的 3D 影像方法是什麼？
機器人、工廠和物流自動化以及醫療部門都是 3D 的肥沃領域，因為它可以為解決複雜的影像處理任務開闢前所未有的機會。當需要物體的體積、形狀和 3D 位置和方向時，3D 影像處理最適用，例如在物流部門，可以快速安全地將商品從 A 到 B 運輸。但哪種技術支援 3D 影像的建立？
目前有四個不同的過程來生成 3D 影像資料：
- 飛行時間
- 雷射三角測量
- 立體視覺
- 結構化光
他們彼此有什麼不同？
不同的程式和應用領域
立體視覺和結構化光線
立體視覺的工作原理與人眼相似。兩台 2D 攝影機從兩個不同位置，拍攝物體的影像，並使用三角測量原理計算 3D 深度資訊。在觀看均勻的表面和惡劣的照明條件下時，這可能很困難，因為資料往往太混亂，無法產生可靠的結果。這個問題可以透過結構化光來解決，使影像具有清晰的預定義結構。
應用領域立體聲視覺的一個明顯優點，是它在測量工作範圍小的物體時，具有很高的準確性。這種高精度通常需要參考標記、隨機圖案或由結構化光源創造的光圖案投射到物體上。立體視覺在座標測量技術和工作區的 3D 測量中通常有效。然而，它通常不太適合生產環境，因為它涉及高處理器負載，並在工業應用中使用時會增加整體系統成本。
雷射分類
雷射三角測量使用 2D 攝影機和雷射光源。雷射將一條線投射到目標區域，使用 2D 攝影機進行捕捉。線條在接觸物體的輪廓時彎曲，因此物體與雷射光源之間的距離，是根據多張照片中線條的位置座標計算的。
應用領域由於該方法中納入了結構化光，因此很少會出現棘手的表面或低環境光的問題。雷射三角測量甚至為低對比度物體提供高精度資料。然而，雷射三角測量有一個問題：它相對緩慢，難以應對現代生產環境不斷成長的速度。掃描過程要求被測量的物體停止，以便記錄雷射線的變化。
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| 雷射三角測量的功能原理 |
飛行時間（ToF）
飛行時間法是一種非常有效的技術，用於生成深度資料和測量距離。ToF 攝影機為每個畫素提供兩種資訊：強度值（灰色值）和物體與感測器的距離，即深度值。
飛行時間技術進一步分為兩種不同的方法，連續波和脈衝飛行時間。脈衝飛行時間根據光脈衝的旅行時間來測量距離。這需要極其快速和精確的電子裝置。目前的技術狀態允許以可管理的成本，建立精確的光脈衝及其精確測量。所需的感測器比連續波過程的感測器，以更高的解析度工作，因為它們較小的畫素使感測器表面能夠更有效地使用。
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| 用於儲存自動化的智慧堆高機中的飛行時間攝影機 |
整合光源發出光脈衝，擊中物體並反射回攝影機。每個畫素的距離和深度值，是根據光再次到達感測器之前所走的時間計算的。這用於簡單、即時地生成點雲，同時提供強度和信心圖。
應用領域 ToF 流程非常適合物流和生產環境中的體積測量、托盤任務和自動駕駛車輛。ToF 攝影機還可以在醫療領域幫助患者定位和監控，在工廠自動化方面進行機器人控制和垃圾箱撣選任務。
哪種技術適合我的應用？
就像 2D 攝影機一樣，沒有 3D 攝影機具有可以解決所有任務的單一技術。必須權衡和優先處理各種要求，以確定最佳選擇。以下問題對於任何給定應用的技術之間進行決定非常重要：我想檢測物體的位置、形狀、存在或方向嗎？想要和想要多少精度？物體的表面狀況如何？我的應用的工作距離和執行速度是多少？計劃解決方案的預期成本和複雜性水準，也必須與 3D 技術的能力相搭配。