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2024年10月11日 星期五
★ 什麼是「智慧空間」？
智慧空間是配備感測器的設施或公共區域，用於收集資料，這些資料可用於對其環境條件、其提供的服務，以及居住者如何與環境互動產生洞察力。這些智慧空間洞察力可以即時從歷史資料中捕捉，然後用於改善安全、操作或使用空間的人的體驗。
以室溫為例，以恆溫器為例，可以巧妙地將條件調整到預設，但更智慧的房間可以根據運動感測器，和一天中的時間，來確定沒有人使用房間，然後熄滅任何燈光並調節溫度，從而節省電費。
更全面的智慧空間定義，應該涵蓋的不僅僅是使它們成為可能的技術。智慧空間，或智慧環境，是一個關於一個人與環境互動的正規化。例如，智慧技術正在模糊公共空間和個人空間之間的界限。智慧數位廣告牌允許戶外廣告商在行人路過時，針對他們投放個人廣告（自動系統根據附近手機的即時資料流更新廣告），收集有關旁觀者的統計資料，並在此過程中個性化曾經基本上匿名的公共空間。
智慧空間正規化也跨區域共享，例如擴充到城市，當物聯網和 5G 無線等技術啟用時，這些技術現在能夠使用即時資料監控市政營運，以非典型的效率為公民提供高水準的服務。
使用哪些技術來建立關於智慧空間的洞察力？
彌合我們對智慧空間的概念理解，和使其栩栩如生的實體技術，有一個被廣泛接受的框架，將智慧空間劃分為三個不同的環境，作為一個互動：虛擬運算環境、實體環境和人類環境。
- 虛擬運算環境 —— 虛擬運算環境層允許智慧裝置，連線訪問網際網路或專用網路服務，允許它們連線到為智慧空間環境，提供動力的分散式系統的其他部分。
- 實體環境 —— 實體環境層是智慧空間中最多樣化的層，包括嵌入式感測器、微處理器、追蹤標籤和智慧空間的其他實體方面。
- 人類環境 —— 陪伴人們的裝置填充了這一層，如智慧手機、可穿戴智慧裝置和心臟起搏器等內部智慧裝置。這意味著人類可以透過蜂窩基地台、蜂窩網路和智慧手機，構成智慧空間環境，以建立一個虛擬、實體和人類智慧環境，可以被認為是一個廣域智慧空間，想想路線規劃應用。
使用這種多層方法來處理智慧空間環境（虛擬、實體和人類層），我們可以根據智慧賦能技術的功能，對其進行分類。
智慧空間中的虛擬環境層技術
連線和控制技術，使智慧空間環境的虛擬方面成為可能。想想一切無線、4/5G 蜂窩、BlueTooth、LiFi、ZigBee 等。一旦連線，在本地或雲端執行的人工智慧和自動化軟體，可以透過剩餘的實體和人為層裝置工作，收集和處理資料，以創造「智慧」效果，將智慧空間帶入生活。常見的虛擬層技術包括：
- 人工智慧和機器學習
- 電腦視覺
- 語音辨識
- 區塊鏈
- 雲端運算/分散式系統
- 無線連線
智慧空間中的實體環境層技術
資料捕獲是智慧空間的一個組成部分，需要將資訊提供給智慧演算法，以便對不斷變化的條件做出智慧決策。主要是，感測器裝置提供了填充位置內資料管道的手段。但是，以智慧工廠為例，全球資料可能會被納入本地決策。佈署在實體層的技術包括：
- 運動和接近感測器
- 氣候感測器（溫度、溼度、壓力）
- 加速度計和陀螺儀感測器
- 光學和熱感測器
- 氣體和液位感測器
- RFID 標記
- 微處理器
智慧空間中的人-環境層技術
人類智慧裝置，如智慧手機，是人類和智慧空間之間的理想介面。但新技術正在為開發人員，為不同類別的聰明消費者提供建構機會。以下列出了常見的人類智慧裝置，以及可能改變我們對智慧空間的看法的未來介面，特別是在醫療部門。
- 智慧手機、平板電腦、手錶
- 閉環胰島素輸送系統，又名開放式人工胰腺系統
- 可攝入的感測器
- 智慧吸入器
- 智慧起搏器
憑藉這些技術和不斷發展的互動空間感，我們離完全響應的環境還有很長的路要走 —— 想像一下《星際迷航》的全像甲板 —— 但今天，工程師們已經在拼湊出可能是其前身的東西。
智慧空間有什麼好處？
總歸來說，智慧空間技術目的在提高效率、安全性和安全性，從這些裝置深入融入我們的日常生活中可以看出，它們已經做得很好。
- 智慧空間技術提高了任何可衡量領域的效率。智慧技術處理的優先事項，通常目的在透過最大限度地，減少公用事業和資源的浪費，來降低設施的總體營運成本。由於感測器很容易安裝在電錶或水錶上，這些是智慧監控的低掛水果。
- 智慧空間提高了易發生危險或事故地區的安全和風險解決。智慧技術可以取代執行高風險任務的人類工人，例如在工業應用中引入智慧機器人。這些機器人透過消除許多卑微和重複性任務的人力部分（如行動庫存調色盤）來提高生產力。
- 智慧空間增強了使用者體驗，早期的智慧技術應用已經克服了許多「文職」任務，如監控我們日常生活中的照明。改善居住者在空間中的體驗，現在是採用智慧空間技術的商業動機。智慧辦公技術可以連線遠端工作者、智慧會議室、排程系統，以及覆蓋建築所有方面的感測器，使這些建築更具協作性、資訊和效率。一些供應商推廣大型中央牆顯示器（安裝在公共區域），作為業務營運的集結點，顯示即時資訊，例如醫院可以顯示哪些醫生在，哪些手術已安排，哪些房間被佔用。
這些只是智慧空間的幾個主要好處。然而，智慧空間應用只受我們的想像力的限制，由於智慧應用和技術不斷發展，這些環境將繼續經歷正規化變化，並提供尚未引入的新好處。
有哪些類型的智慧空間？
由於可以透過安裝感測器和處理器，並將其與智慧軟體連線，來使任何空間變得更智慧，因此許多智慧空間變得更加智慧，並不斷採用新的應用。我們附近的地方變得更聰明了，所以我們可能很少想到的地方，但無論如何，在後台對我們有利。
智慧家居 —— 為了使我們的生活環境更加舒適和高效，智慧家居使智慧空間能夠連線許多家用裝置和房屋系統。許多電器現在都很聰明，比如智慧冰箱或智慧烤箱，但現在家庭自動化可以照顧到控制照明、冷氣機、娛樂甚至安全的家庭系統。它甚至有一個名字 —— domotics。
智慧建築 —— 智慧建築大規模應用智慧住宅中的許多功能。智慧建築將智慧空間，實現到相互連線的自動化建築系統，該系統根據建築情況監控照明、冷氣機、供暖、安全和通道、停車結構、水錶、電力表、消防系統、鍋爐或製冷機廠、電梯等。為了保持單位的佔用和降低成本，辦公樓可能會變得更聰明，而擁有藥品和裝置庫存的醫院，可以佈署智慧 RFID 技術，根據需要追蹤、保護和補充庫存。
智慧工廠 —— 智慧工廠並不新鮮，因為許多製造業是「智慧」技術發展的培養皿。現在，連線的智慧工廠已經採取了智慧空間正規化轉向數位供應網路，許多工廠和供應商是相互連線的，較小的單位可以根據全系統資料做出決策。考慮到全球化供應鏈的程度，自動化供應鏈帶來了敏捷和高效的營運，更少的停機時間和對新需求的適應性。
智慧城市 —— 智慧城市是配備智慧空間技術的城市地區，用於治理目的。智慧城市有可能以更高的效率影響數萬人。明智的倡議已經在改善公民的生活。一些城市透過將公共檔案數位化，以線上提供來利用智慧空間，以改善其選民的數位化包容性。許多城市還有燈桿倡議，安裝和隱藏天線，為人民帶來數位訪問。
商機探索 —— 智慧夜市可以怎麼做？
★ 智慧建築的運算能力
Klacci 凱樂奇 iF系列行動生物辨識智慧門鎖
眾多智慧建築的定義之一是：智慧建築在舒適性、健康、室內空氣品質、安全和營運要求方面，辨識並反應使用者和居住者的需求。
實現智慧建設的步驟，包括一個安全靈活的網路，允許大量資料以及用於強大邊緣運算的分散式運算系統。這種靠近源頭的尖端技術組合，為人工智慧提供了可能性。這種本地運算的主要優勢是消除延遲，提供更快的反應並避免停機時間。這將始終確保一個作業系統。然而，選擇你的邊緣平台來支援你的處理需求是關鍵。
為什麼要將智慧建築中的所有系統連線起來？
自動化系統必須隨時交換資料，以充分了解環境，以提高建築效率。例如，照明管理、通風、維護和設施管理等自動化系統，必須瞭解佔用情況（建築物中的人數），以確保節能。
正是自動化系統之間的連線和資料相關性，將使建築變得智慧，並啟用基於事實的決策。所有自動化系統的互聯，將使人工智慧核心能夠獲得更好的深度學習，和更準確的行動。
人工智慧（AI）和深度學習
- 人工智慧用於指人類大腦中模仿學習和解決問題等功能的部分。 這是一種使用人類數學和系統方法解決問題的技術。人工智慧不包括人的情感方面。配備人工智慧的機器將感知其環境，並根據歷史資料、資料相關性，和數學演算法採取行動實現目標。
- 深度學習是運算程式中使用的一種技術，用於教機器人類自然會發生什麼。 將教這台機器能夠了解其環境。深度學習用於教電腦辨識聲音、影像和文字，因此它與 IP 攝影機網路相結合非常有用，具有聲音和影像的可能性。
人工智慧主要用於需要深度學習的系統。深度學習深入瞭解教學和歷史資料，而人工智慧則壓縮資料以實現一個專門的目標。從機器中得出的結果，將是複雜的數學演算法，和從過去吸取的經驗教訓的結合。
例如，乘員舒適度被定義為創造一個環境：
- 視覺刺激
- 熱能接受
- 聲學舒適
- 提供卓越的空氣品質。
使用佔用估算器解決方案有助於建築經理瞭解，該設施的利用率和潛在好處。
環境引數，如溫度和二氧化碳，將隨居住者的身體運動和行動而變化，Wi-Fi訊號利用率，將隨著居住者使用電腦和行動裝置或電梯位置，隨居住者進入或離開建築而變化而變化。
使用人工智慧將使建築物能夠確保 Wi-Fi 訊號始終可以接受，允許使用者不中斷連線，二氧化碳和溫度水準隨時舒適，更換地板的等待時間始終保持在最低水準。
雲端運算與邊緣運算
雲端運算允許訪問強大的電腦，而無需投資昂貴的硬體。 PaaS（平台即服務）和基於雲的應用程式的引入，一直在為整合智慧建築應用而起伏不定的作用。然而，雲處理缺乏即時方面，並引入了時間敏感應用無法接受的延遲。
在不犧牲處理能力但減少響應時間的情況下，從雲端轉移到邊緣是關鍵。今天，由於有可能佈署分散式自動化系統，並透過使用強大的無風扇電腦在邊緣處理資料，雲端人工智慧的需求對於非常複雜的演算法來說是必要的。
建築自動化中的邊緣運算將減少即時應用同步導致的虛假警報，並將帶來更大的靈活性和可擴充套件性，因為客戶端應用程式可以安裝在感測器上或邊緣。
例如，使用邊緣運算和 IIoT 基礎設施的暖通冷氣機系統，更有可能在空氣溫度或佔用水準等小環境變化中做出更快、更準確的反應。
選擇正確運算系統
在之前的一篇文章中，我們提到了邊緣運算對海運業的好處。這也與建築自動化有關，然而環境和認證的要求更容易實現，從而為工業電腦和網路解決方案，創造了更廣泛的硬體可用性。
為你的自動化系統選擇合適的平台取決於目標。邊緣運算可以是任何東西，比如
- 一個基於風險的小型架構，用於收集和過濾非常少量的資料，
- 用於資料通訊的 ARM 皮層
- 一個強大的 GPU 系統，用於即時人工智慧。
邊緣運算現在也嵌入到 IP 攝影機中，也稱為人工智慧攝影機，並提供了將攝影機用作感測器，並在源頭處理影片的可能性。 在這裡閱讀更多關於攝影機作為感測器的資訊。
邊緣運算正在向更先進的邊緣處理邁進，人工智慧（也稱為人工智慧）成為焦點。非常強大的嵌入式系統，帶有英偉達 GPU 系統，允許使用圖形處理單元實現解決方案，你可以在其中使用邊緣需要大量處理運算的應用程式。
然而，邊緣運算最重要的方面之一是即時方面，確保自動化系統像時鐘一樣工作（應用之間的同步，如電梯、門、消防系統和通風），並確保安全系統沒有延遲，建築物保持其安全完整性。
人工智慧（AI）硬體平台處於邊緣
如今，人工智慧無處不在，用於提高流程效率，並儘早做出決定，以避免不安全或不安全的情況，或更好地控制能耗。它還用於確保該設施，以最大的潛力使用，並確保遊客對建築有良好的體驗。
智慧建築需要了解遊客如何使用設施，並結合歷史和即時資料，確保建築保持節能、安全和使用者友好。在智慧建築的早期，處理是集中的，雲端運算的趨勢，使建築經理使用雲解決方案和應用來控制建築。
現在的經驗顯示，最佳解決方案是透過使用邊緣處理、深度學習和靠近感測器的人工智慧的組合，以及雲中更大的人工大腦，並利用物聯網獲得更好的洞察力。Edge 將即時處理重要資訊，這是資料處理可能需要具有強大 GPU 的電腦的地方，如 Jetson 平台。
在建築物中分配運算能力時，技術空間可能是個問題，因此電腦製造商正在設計可以輕鬆放置在標準電氣櫃中的機器。這些解決方案避免了位於每個設施的繁重伺服器室，並降低了與之相關的維護成本。
當涉及到大型 IP 攝影機系統和閉路電視時，需要傳送到雲端進行處理的資料量對於永續的解決方案來說太大了。傳送資料並處理資料進行智慧影片分析所需的時間，將無法即時為系統服務，安全系統也不會按要求執行。
結論
深度學習和人工智慧可以在邊緣執行並處理即時方面，但也只會將最必要的資料傳送到雲端進行儲存或歷史分析。
這兩個系統將在未來幾年共存，由於資料量不斷增加，建築自動化中的邊緣運算將在智慧建築自動化環境中，發揮更大的作用。
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Hatteland Technology 在設計安全閉路電視系統和運算解決方案方面，擁有超過 30 年的經驗。
我們對建築自動化工業解決方案的廣泛瞭解，加上我們與市場上頂級供應商的長期關係，使我們在整合智慧建築基礎設施，或更新現有基礎設施時成為理想的合作伙伴。
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★ 影像監控技術應用於路面檢測系統
Klacci 凱樂奇交通運輸業解決方案
快速獲取路面資訊，以降低與道路品質差相關的風險。
隨著社會基礎設施的老化，其維護和管理變得越來越重要。因此，預計在未來幾年，它們將需要更頻繁的檢查。
道路是社會基礎設施不可分割的一部分。隨著它們的年齡增長，保持它們的安全需要適當檢查所有基本元素 —— 路面、隧道和路邊坡度。理光透過將其原始光學系統，與人工智慧數位技術相結合，實現了檢測系統的自動化，提供了具有成本效益、高效的檢測解決方案。
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| 路面 |
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| 隧道 |
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| 路邊坡 |
背景
由於各種車輛行駛，道路每天都在繼續惡化。路面品質的惡化，不僅損害了司機的舒適度，還影響了經濟效率。
為了維護道路作為社會基礎設施的一部分，有必要在適當的時候，對其進行維修。
目前，道路狀況檢查主要使用專業車輛進行。然而，這很昂貴，而且經常不允許進入住宅道路。
解決方案
理光開發了一個攝影機系統，可以使用標準機動車，而不是專業車輛，來測量路面狀況。該系統允許在住宅道路上進行測量，而以前使用專業車輛很難測量。
也可以將從捕獲的影像，到建立檢查記錄的工作流程自動化。
有了這個系統，我們將透過更有效率的維護，來實現安全可靠的道路環境。
技術亮點
1. 用立體攝影機捕捉影像
透過使用多個立體攝影機的成像系統，可以測量三個因素：裂縫率、車轍深度和平整度（σ）。立體聲攝影機使用兩個左右對齊的攝影機的視差，來檢測主體的深度資訊。
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| 使用多個立體攝影機的攝影機系統，可以安裝在標準車輛上 |
根據用多個立體攝影機拍攝的寬度方向影像組合獲得的結果，可以計算出車轍深度。
此外，根據將同一多個立體聲攝影機在行駛方向上，拍攝的影象組合在一起獲得的結果，可以測量平整度。
影像組合不僅可以獲得 3D 組合影像，還可以透過組合影像中的特徵點（亮度影象）生成組合亮度影像。也可以使用這種組合亮度影像，來測量裂紋率。
透過這種方式，僅使用從立體聲攝影機獲得的資訊，就可以實現三個因素的測量：裂縫率、車轍深度和平整度（縱向不均勻度）。
2. 使用人工智慧
最近，人們在人工智慧（AI）的研發上投入了大量精力，使機器能夠具有學習功能。機器學習是影像辨識和分析中，使用的方法之一。
在機器學習中，電腦接收某些輸入，從中學習，並預測有用的輸出。作為初步步驟，系統需要學習某些輸入影像，和相應的正確答案輸出（正確答案標籤）的組合。學習步驟之後是決策步驟，系統接收特定的影像輸入，並根據所學內容預測和輸出正確答案。
透過將目視檢查過程，替換為基於透過機器學習獲得的模型的機器讀取，與傳統方法相比，可以減少工時。
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| 自動建立長度為 50 釐米的網格，裂縫數量由人工智慧決定 |
3. 結果的視覺化
根據獲得的三個資料集，系統計算維護控制指數（MCI），這是一個用於判斷維護和維修的綜合指數，這支援建立檢查記錄。
該系統還透過對映結果，來視覺化路面狀況。
視覺化鋪面狀態的影像
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