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智慧經營管理與市場商機論壇
2024年1月3日 星期三
@ 2024\01\03\3S MARKET Daily 智慧產業新資訊
★ 是什麼推動了「車牌辨識」的最新趨勢和創新？
30 分鐘內自動車牌辨識 (ANPR)
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| 隨著 LPR 系統變得更智慧、適應性更強，它們呈現了一個效率和效能的新時代。 // 圖片由AXIS COMMUNICATIONS提供 |
對於那些因不好的安裝經驗和技術複雜性，而猶豫是否要完全採用車牌辨識（LPR）的安全整合商來說，現在是時候換個新視角了。
最近的進步重塑了這項技術 —— 也稱為自動車牌辨識（ALPR） —— 現在使其更容易獲得，更廣泛的終端客戶也能負擔得起。
「LPR 正在從僅僅是車牌號讀取，擴充到更全面的文字讀取，和從車輛中提取資訊。一些系統還可以讀取其他標籤和標記，如危險標語牌和運輸/貨物標籤。」
— David Nieweg，Milestone systems
蒙特婁 Genetec 北美 AutoVu 銷售總監 Larry Legere 建議：「可能遠離 LPR 的人真的應該重新審視它，因為它不再是五年前，甚至三年前的樣子。」「安裝、配置和維護的複雜性與以後不同。許多 SI 仍然迴避 LPR，因為他們過去被燒傷了。也許他們把攝影機放錯了地方，這花了他們很多錢。 不再是那樣了。」
LPR 技術以前主要與高速公路使用有關，由於其可負擔性和簡化的佈署，現在小城市、城鎮、行動執法單位，甚至企業環境都可以使用。美國 SDM 雜誌對此主題，諮詢了六位專家，討論了技術和當前市場。繼續閱讀，深入瞭解 LPR 領域的最新趨勢、產品進步和收入機會。
將 LPR 納入整體影像解決方案
將 LPR 攝影機和系統納入整體影像和安全解決方案，有助於提高安全性，簡化門禁控制並增強整體態勢感知。芝加哥摩托羅拉解決方案企業實體安全、影像安全和門禁控制副總裁 Hamish Dobson 解釋說，根據已經到位的安全系統的應用和要求，具體的整合方法和功能是靈活的。例如，在零售環境中，LPR 通常與多視角攝影機一起安裝在停車場入口和出口處，為安全操作員提供檢視額外角度的安全問題。
Dobson 說：「LPR 技術可以在辨識被禁者何時進入學校或企業校園、控制安全停車場的通道，或打擊有組織零售犯罪方面發揮關鍵作用。」「通常在停車場的入口或出口，可以在專用的 LPR 攝影機，或透過一般安全攝影機上，實現該技術的軟體和分析。該技術使停車場影像安全資料，即使如部分車牌號該資料不完整，使他們能夠在給定的時間範圍內，過濾特定車輛類型或事件，更容易為安全人員搜尋。」
Legere 解釋說，LPR 攝影機如何納入整體影像和安全系統的細節通常取決於垂直市場。然而，無論是公共部門還是私人企業界，大多數佈署設定都有兩個主要績效目標需要實現：即時調查和/或活動後調查。
在公共部門，如市政當局，考慮已經實施的搶劫。當局可能立即想辨識肇事者駕駛的逃跑車。
「我在找 ABC123 的車牌，我被擊中了。但它是朝哪個方向走的？那個人離開了嗎？ 所以這就是他們去攝影機的地方，現在他們正在尋找汽車的影像，」Legere 說。「這就是獲取車牌資料、瞭解其位置、然後尋找該地區周圍的攝影機和其他資訊之間的整合。 它要去哪裡，哪個方向？」
在私人企業界，如汽車停車場，這是一個類似的想法。終端使用者可能想即時知道誰在停車場。事件發生，然後將影像拉上進行審查。事後調查開始。 「有一輛車被偷了。當時有人在附近嗎？我知道這輛車在某個時間被偷了，因為我可以把車牌放進去，我知道它什麼時候離開大樓，」Legere 描述道。 「我現在想看其他影像。當時誰在停車場？還有其他人嗎？」
汽車被盜的同時，停車場可能看到了一名員工。現在，可以詢問那個人，是否目睹了任何可能與盜竊有關的事情。
3xLOGIC 產品管理總監 Mike Poe 解釋說，LPR 攝影機和系統可以整合到各種解決方案中，從基於本地伺服器到雲端應用。 他說：「這些應用可以作為獨立使用，但 VMS 或雲應用中的完全整合是首選，並且在向客戶提供可操作的資料和功能方面最有效。」「一個完全整合的解決方案在日常營運中提供影像和資料的無縫共享，並成為該應用生態系統的一部分。」
俄勒海州奧斯威戈湖 Milestone Systems 社群專案經理 David Nieweg 也強調，將 LPR 整合到 VMS 中是首選，因為它允許使用軟體的功能，如警報、通知、地圖等。相反，他說，獨立的雲 LPR 解決方案，可能有自己的攝影機和介面，作為一個不同的系統。
「由於演算法的工作方式，深度學習使我們能夠在雲中進行更多的處理。 我們可以降低 LPR 攝影機的功耗，並使其更容易佈署在多個位置。這拓寬了每個人的市場。」
— Larry Legere，Genetec
Nieweg補充說：「在開放平台影像管理系統中，利用 LPR 的好處是能夠同時執行整合和第三方 LPR 解決方案。」「這為整個網站的各種應用，提供了使用不同類型的 LPR 解決方案的靈活性。總歸來說，將 LPR 嵌入到 VMS 中可以利用系統的功能，並防止孤立的系統和脫節的工作流。」
德克薩斯州奧斯汀市 Eagle Eye Networks 人工智慧產品總監 Navanee Sundaramoorthy 解釋說，從歷史上看，LPR 需要昂貴的專業攝影機和非常具體的攝影機校準和攝影機定位。傳統 LPR 系統的另一個侷限性是，它們不能提供影像，只能提供車輛和車牌的快照影像。在過去的幾年裡，發生了很大變化。
「如今，無需購買專業裝置，也無需從特定製造商購買 IP 攝影機。雲端的 LPR 技術可以新增到標準 IP 攝影機中，」Sundaramoorthy 說。「在新的雲端整合解決方案中，VMS 作為影像和車牌資料的單一窗格。較新的 LPR 系統是開放的，可以將其他影像技術解決方案 —— 如人臉捕捉或概覽捕捉 —— 整合到儀表板中。」
新澤西州蒂內克 Hanwha Vision 美國解決方案經理喬·詹姆斯解釋說，如果你看看車牌辨識的歷史，該技術通常被高速公路和其他道路上的執法部門，用來尋找犯罪活動。但近年來，車牌資料越來越多地用於許多相關應用，例如通常納入 VMS 的「現場」安全性補充。James 說：「今天的影片安全不僅僅是監控活動，還為監控系統中發生的事件建立可操作的警報。」
這主要包括人、物體和與車輛相關的事件和行動。 詹姆斯繼續說，將車牌資料和車輛屬性（如車輛顏色、型號和類型）納入其中提供了寶貴的資訊，提高了影像監控系統的整體有效性。「在現代影像監控系統中，車牌資訊來自支援車牌的攝影機，可以在 VMS 中檢視和搜尋車輛資訊。 ...... 透過將所有不同的影像資料放在一個地方 ...... 使用者可以捕捉到所發生事件的完整歷史記錄，無論它是否與涉及不同接觸點的不同事件有關。」
馬薩諸塞州切姆斯福德 Axis Communications 解決方案工程師 Steve Jussaume 解釋說，在佈署 LPR 時，客戶需要決定的第一件事是，他們是否想要真實物件字元辨識（OCR），或者無論照明條件如何，他們是否只想要一個能夠看到車牌的攝影機。如果他們選擇 OCR，他們需要定義他們想要解決的挑戰，以便找到在日常工作流程中，實施 LPR 的最佳方式。
他說：「他們的工作流程可以是被動的，資訊可以追溯使用；也可以是主動的，在這種情況下，營運商會收到即時警報。」「例如，許多 LPR 應用目的在收集資料，並將其傳送到與影像綁在一起的儲存庫，以便根據事件進行事後搜尋。」
然而，Jussaume 提醒安全整合商注意，這些天來，全國各地的市政當局正在朝著不同的方向前進，他們使用 LPR 系統根據熱點名單觸發警報，在其社群進行主動警務。他解釋說：「LPR 是社群的重要工具，但它們的使用方式取決於最終客戶的需求、資源和能力。」
最值得注意的 LPR 進步之一
Poe 指出，將機器學習用於車牌辨識和車輛的品牌、型號和顏色資料，推動了該技術的進步。 他說：「使用大量資料來磨練模型，不僅可以高度準確地辨識車牌，還可以辨識車輛的品牌、型號和顏色。」
提取這些額外的車輛屬性，導致比以往任何時候都更高的車牌讀數置信度。Nieweg 說，這種擴充的元資料豐富了 LPR 資料的價值。
他說：「LPR 正在從僅讀取車牌號，擴充到更全面的文字讀取，和從車輛中提取資訊。」「一些系統還可以讀取其他標籤和標記，如危險標語牌和運輸/貨物標籤。這種更廣泛的可讀資訊，加上更高的準確性，為該行業提供了許多強大的搜尋和分析能力。」
LPR 技術的進步在很大程度上，是由光學感測器和人工智慧（AI）技術的演變推動的。Dobson 說，該技術讀取困難車牌和標籤類型的能力顯著提高，現在可以辨識狀態車牌，以及製造、型號、顏色和車輛分類。「我們的 LPR 攝影機甚至經過測試，能夠讀取紙質標籤並辨識何時缺少板子。」
Dobson 補充說，LPR 選項的靈活性——從固定和移動到快速佈署——近年來也迅速發展，以滿足各種企業的不同應用案例和場景。「我們的 LPR 攝影機還有一個快速佈署選項，如果調查中出現快速需求，客戶可以在沒有電源或連線的地方使用它們。」
Jussaume 指出，LPR 技術的一些最重大進步與後端系統有關。這些系統能夠將車牌資料與圖像、影像和可疑資訊相結合，可以快速網路連線，並在許多利益相關者之間共享。他說：「這允許最終客戶對工作採取更積極主動和策略性的方法，而不是事後方法。」
Legere 還強調了機器學習，如何使該行業能夠超越車牌，佈署以車輛為中心的調查工具。Legere 強調的另一項重大進步是易於佈署、無基礎設施的解決方案，可以降低總擁有成本，並幫助最終客戶最大限度地利用預算和資源。
例如，Genetec 的 AutoVu Cloudrunner 解決方案包括 CR-H2，這是一種高效能的太陽能攝影機，不需要傳統的電源或電纜。
Legere 解釋說：「由於演算法的工作方式，深度學習使我們能夠在雲端進行更多的處理。」「我們可以減少攝影機的功耗，使其更容易佈署在多個位置。「這拓寬了每個人的市場，你不必成為專家。因此，從系統整合商的角度來看，這是一個更容易進入的市場，你不必有很多專長。」
新興應用和成長市場
由於組合的準確性和擴充性的分析能力，該行業正在許多行業和應用案例中，廣泛採用 LPR 系統。通常，Milestone Systems 的 Nieweg 解釋說，高度 LPR 使用者，包括用於停車管理的醫療保健設施、用於防止損失的零售店、用於出入控制的教育機構，以及用於車輛辨識和追蹤的執法部門。
他補充說：「但車牌辨識的使用範圍越來越廣。」「大多數管理設施的組織都可以透過辨識感興趣的車輛，從事件的法律分析和主動解決中受益。從賭場到銀行再到大型私人財產，該技術在管理已知和未知車輛方面，已經變得普遍。」
Nieweg 還表示，重要的是要認識到沒有適合每個應用案例的一般 LPR 解決方案。事實上，大型設施 —— 如運動場 —— 可能會為全面的 LPR 解決方案佈署多種方法。
他說：「但在任何情況下，技術和軟體都必須與組織的具體要求和應用密切一致。」「開放平台影像管理系統，為潛在的數百種不同的 LPR 技術打開了大門，允許整合商和終端使用者，設計精確滿足其當前和未來 LPR 需求的解決方案。」
Eagle Eye Networks 的 Sundaramoorthy 說，雖然 LPR 已經存在了 20 多年，但在過去的三年裡，它已經有了顯著的發展。LPR 最初需要非常昂貴的高階 LPR 攝影機，它主要用於城市監控和關鍵基礎設施。他說，與標準 IP 攝影機配合使用的更新、更便宜的雲端系統更準確、更實惠。
Sundaramoorthy 補充說：「停車實際上是安全整合商的新垂直市場。」「許多組織都有停車場或停車設施，如果他們能提高效率，他們就可以省錢，甚至用 LPR 賺錢。LPR 現在是一個賺錢者，而不是一個成本中心。」
韓華的詹姆斯指出了該技術，採用的 LPR 使用的兩個主要部分。一個是傳統的「道路和高速公路」監控。這些攝影機在更快的資料處理、低照度效能、多車道 LPR 讀取等效能屬性方面效率更高。
「IP 攝影機已經變得非常擅長讀取車牌，即使在最具挑戰性的照明條件下，也可以進行專門的調整以檢視車牌。」
—Steve Jussaume，安迅士通訊
James 繼續說：「因此，這些正在用於高階應用，如無現金收費或快車道，那裡沒有停車和交通。」「例如，加利福尼亞州、科羅拉多州、佛羅里達州、佐治亞州、麻賽諸塞州、德克薩斯州、紐約州和新澤西州，都在高速公路上進行無現金收費，他們主要辨識車牌並收取通行費。由於準確性接近 100%，傳統的犯罪偵查 LPR 應用也已達到歷史新高。」
James 指出，採用 LPR 技術的第二個關鍵市場：企業影像安全。他說：「即使對小型組織來說，以實惠的價格完善技術，正在將整體監控擴充到他們的戶外環境，如停車場、遊客管理等，以獲得新的效率。」
Axis Communications 的 Jussaume 表示，雲 LPR 資料庫管理軟體與可以在邊緣處理 OCR 的 LPR IP 攝影機相結合，大大增加了各行業對 LPR 技術的廣泛採用。透過利用攝影機的處理能力，只需將資料和/或影像快照傳送到雲端。
「這大大減少了攝影機使用的頻寬，因此使整個系統更高效。這種效率和雲連線使 LPR 解決方案更加有效，並使最終客戶能夠真正利用資料的力量，」他補充道。「這使得安全和公共安全從業者更加有效，這推動了對更多 LPR 的需求。」
摩托羅拉解決方案的多布森表示，使用 LPR 技術來幫助打擊有組織的零售犯罪，並確保客戶和員工在停車場的安全。他補充說：「我們還看到，使用 LPR 技術的企業、校園和學校，在被禁止的個人進入校園時通知他們，例如被開除的學生或不再擁有監護權的家長。」他補充說。
Dobson 補充說，許多使用 LPR 技術的企業尋求靈活、可客製化的解決方案，並設計用於幾乎任何環境或天氣條件。「簡單的安裝、與現有影像管理系統整合的能力，以及適應業務不斷變化的需求的能力也是關鍵。」
在推動 LPR 市場的新興應用中，Genetec 的 Legere 提到了最終用戶與執法部門共享數據的能力。這些是私人到公共的場景，例如酒店停車場遭遇車輛破壞或盜竊。影像和其他證據資訊可以與警察共享，然後警察可以尋找車輛或嫌疑人。Legere 很快就澄清，這些是私人對公眾或警察對警察的資料共享場景。警方不會在另一個方向共享數據。
他解釋說：「你真的開始建立一個網路來共享資料。」「但重要的是要注意，關於誰可以與誰共享資料，有很多保護措施。這不是一個免費的。審查追蹤中安裝了許多安全協議，並安裝了許多保障措施。」
■ 十大顛覆性供應鏈和物流技術
物聯網如何改變供應鏈
最主要顛覆性供應鏈技術包括 3D 列印、霧運算、自動駕駛汽車、無人機、可穿戴技術、機器人和自動化以及物聯網
顛覆性技術是改變企業營運方式的進步。顛覆性技術有可能取代古老的做法，而這些領域正在經歷比供應鏈更多的變化。
一些顛覆性技術 —— 如物聯網 —— 比其他技術更嵌入，如 3D 列印。在這裡，我們包括了供應鏈中最具顛覆性的 10 個技術趨勢。
顛覆性供應鏈技術：3D 列印
增材製造 —— 更廣為人知的 3D 列印 —— 自 1980 年初以來已經取得了長長的進步，當時它只生產塑膠原型。現在，它可以從金屬、混凝土、塑膠、樹脂甚至食品等材料中生產各種成品。
尋求縮短供應鏈和最大限度地降低風險的企業，將 3D 列印視為透過限制全球貨物運輸來加快市場速度和減少全球影響的一種方式。
顛覆性供應鏈技術：霧運算
我們都知道雲端計算，但「霧運算」呢？這是一個相對較新的、與位置無關的概念，它將資料分散到多個伺服器上。它使用虛擬緩衝區無休止地重新定位資料包，這意味著檔案永遠不會完全在一個地方，這有助於使大數據分析更加安全和穩定。
顛覆性供應鏈技術：自動駕駛汽車
優步貨運最近在選定的路線上佈署了沃爾沃的自主運輸解決方案，從德克薩斯州開始。該解決方案還目的在解決緊張的全球供應鏈，是未來事物的標誌。透過整合車輛對車輛通訊和基於雷達的避免碰撞系統，卡車 fleet 將很快在「排」中普遍行駛，使用空氣動力學來節省燃料。排由基於雲的網路管理，這些網路透過行動通訊和 Wi-Fi 連線卡車。基於雲的監督將排限制在安全駕駛條件下的特定道路。
顛覆性供應鏈技術：無人機
對非接觸式送貨的需求不斷增加，無人機越來越多地用於運送包裹。沃爾瑪將擁有美國最大的無人機運送交付系統，這家零售巨頭將無人機運送交付擴大到美國六個州和多達 400 萬戶。
據估計，全球有 2 萬架無人機在美國進行零售運送交付，僅在美國，就有約 50 萬架無人機在聯邦航空管理局（FAA）註冊用於商業用途。
顛覆性供應鏈技術：可穿戴技術
可穿戴技術是智慧、擴音電子裝置，可自動向佩戴者傳遞資訊。連線眼鏡和服裝在倉庫中越來越普遍。UPS 等物流公司使用可穿戴裝置，來簡化供應鏈流程並節省時間。
IDC 最近的一項研究顯示，2021 年有 1.6 億件可穿戴裝置，其中 1.2 億只智慧手錶和數位生活方式裝置。
顛覆性供應鏈技術：區塊鏈
區塊鏈正在顯著改變零售商，和消費品包裝製造商的供應鏈管理方式。對安全交易的需求以及對 ESG 和永續性透明度的需求，正在推動買家與品牌的關係。區塊鏈透過保證商品的來源，以及供應鏈交易的安全性，來滿足這些需求。
顛覆性供應鏈技術：機器人和自動化
機器人正在徹底改變供應鏈，並提供巨大的價值。它提高了操作的速度和準確性，特別是在倉儲和製造方面。機器人還提高了工人的生產力，降低了錯誤率，縮短了揀選、排序和儲存時間，並增加了進入困難或危險地點的途徑。而且，隨著當前的勞動力問題，機器人正在成為未來最後一英里的工人。
顛覆性供應鏈技術：預測分析
大數據現在是供應鏈管理的指導原則，但擁有資料並理解它們是另一回事。輸入預測分析。這使用應用統計建模和資料探勘，為供應鏈老闆提供供應景觀的 360° 檢視。研究顯示，成功組織的決策很可能是由分析驅動的，而不是基於直覺的五倍。
顛覆性供應鏈技術：庫存工具
這些工具有助於組織更高效地生產、儲存和分銷產品。不再是「按需」純粹的零售需求；所有企業現在都要求供應鏈合作伙伴提供速度、可見性和透明度 —— 無論其規模、行業或供應鏈中的地位如何。最佳化庫存或供應鏈網路的解決方案，現在是必須的。
顛覆性供應鏈技術：物聯網
物聯網（IoT）由數十億個感測器組成，這些感測器嵌入在供應鏈中，包括冰箱和汽車等更廣泛的世界的各種裝置中。物聯網允許透過網際網路在系統內部和系統之間進行資料交換，並可以利用供應鏈每個步驟的可操作資料。它現在用於定位材料、維修裝置以及監控生產力和效率。
2013 年，供應鏈中使用了 2000 萬個智慧感測器，將即時資料回饋給那些控制供應槓桿的人。2022 年，這個數字達到了 1 萬億。德勤預測，到 2030 年，將部署多達 10 萬億個感測器。
