★ 電腦視覺技術協助交通，實現更智慧、更安全、更有效率的運輸

現代交通運輸中攝影機無所不在：送貨卡車、公車站、高速公路、倉庫和港口。然而，當貨物延誤、發生事故或出現合規性問題時，決策者仍然依賴人工審核、零散的報告，或從不完整的數據，來找出問題所在。

現代交通網路是一個動態系統，不斷移動，產生海量的視覺資料流。道路上的每一輛車輛、每一個過街行人、每一個裝卸的貨櫃，每個時刻都蘊含著對安全、效率和協調，非常重要的訊息。

電腦視覺技術使交通運輸業，能夠即時檢測事故發生，無需人工檢查即可驗證貨物狀況，並持續、大規模地監控基礎設施和車隊行為。所有這些操作都是自動化、大規模的，不會增加人工工作量。本報導探討了交通運輸企業，如何應用電腦視覺開發服務，來解決現有系統無法解決的營運挑戰。

Klacci 凱樂奇物流業解決方案

電腦視覺如何改善運輸工作流程

運輸營運中的每一次延誤、錯誤或疏忽，都會帶來下游的成本，無論是駕駛員的不安全操作、未經檢查的貨物裝載，還是錯過的交通違規。電腦視覺系統有助於從非結構化視覺輸入（例如影像片段、碼頭圖像和駕駛室內攝影機中），提取結構化的即時數據，並將其整合到營運工作流程中。最有效的實施能夠實現可衡量的安全性、效率和可追溯性的提升。

對於車隊營運商和物流經理而言

電腦視覺透過持續的數據驅動型監管，增強了對車隊營運的控制。即時影像來源和人工智慧分析，能夠提供有關車輛移動、貨物完整性，和駕駛員行為的可行洞察。這使得：

透過立即偵測不安全駕駛、未經授權的停車或異常貨物事件，縮短事故回應時間。
透過自動執行安全帶使用、行動裝置停用和休息時間，確保營運合規。
透過電腦視覺系統偵測裝卸延誤、車輛閒置或低效率的路線模式，提高資產利用率。
透過記錄的視覺數據，支持事故重建和準確的索賠處理，實現保險風險管理。

對於車輛操作員
雖然自動化常常引發對監管的擔憂，但電腦視覺可以為人類操作員提供直接支援：
駕駛監控系統 (DMS) 會在偵測到疲勞、分心，或注意力不集中的跡象時，向操作員發出警報，從而降低事故發生的可能性。

透過 ADAS 功能（例如行人辨識、車道偏離警告、交通標誌讀取）增強感知能力，可以改善即時決策。

責任保險非常重要，因為基於行車記錄器的視覺系統，可以創建客觀的道路事件日誌，保護駕駛員免受虛假索賠的侵害。

對於維護和基礎設施團隊而言
電腦視覺將維護工作從被動回應轉變為主動預測：

使用固定或無人機安裝的視覺系統進行路面狀況分析，可以識別早期道路、鐵路軌道或港口基礎設施的損壞。

資產監控可以追蹤起重機、護欄或裝卸碼頭等高使用率設備的磨損。

檢查自動化消除了對人工檢查的依賴，系統可以近乎即時地標記結構缺陷或異常情況。

對於城市規劃人員和交通管理部門而言

電腦視覺系統支援城市規模的智慧交通管理：

交通分析提供持續的交通流量資料、擁塞地圖繪製和車輛分類洞察，為基礎設施規劃和號誌優化提供參考。

使用 ALPR 和闖紅燈違規檢測的智慧執法，可降低人工執法成本，並提高交通法規的合規性。

公共安全監控可偵測車站、航廈和步行區的擁擠情況、未經授權的通行或緊急情況。

港口和鐵路運營

港口碼頭和鐵路網絡高度依賴同步、高精度的流程，而電腦視覺在這些領域具有顯著的價值：

貨櫃追蹤和驗證，透過視覺辨識和模式辨識，確保正確裝載，防止盜竊，並提高海關合規性。

泊位和起重機調度，在即時成像的支援下，可優化吞吐量，並減少船舶或火車的閒置時間。

透過配備視覺系統的無人機監測鐵路狀況，可縮短檢查週期，同時增強對難以進入區域的覆蓋範圍。

電腦視覺在交通運輸的應用案例

1. 駕駛員監控

即使是訓練有素的駕駛者，也難免會感到疲倦、分心，並出現反應遲鈍的情況。如今，駕駛分心偵測系統的準確率已高達 99.91%，能夠主動干預，從而降低碰撞風險。如今，基於人工智慧的駕駛員監控系統，可以分析駕駛員的微表情、眼球閉合率和頭部運動，從而提前發現駕駛員在駕駛過程中，出現困倦、注意力不集中，或使用手機等跡象。

實際上，這意味著長途卡車司機如果出現疲勞預警訊號，可以在風險升級之前收到警報，或者其車隊經理可以主動介入。在公共交通車隊中，它有助於減少與輪班工作疲勞相關的事故，並提高整體安全關鍵績效指標 (KPI)。

2. 車牌辨識

自動車牌辨識技術的發展遠不止於收費站。如今，ANPR 已成為智慧交通基礎設施的基石，能夠在高速公路、停車場、邊境和禁區內即時辨識車輛。一些現代 ANPR 系統採用高清攝影機和深度學習技術，即使使用混合格式車牌也能達到 98% 的辨識率。

高速攝影機與電腦視覺和 OCR 模型相結合，可在瞬間讀取車牌，不受光線或角度限制。電腦視覺在交通運輸領域的應用，可以實施擁塞收費、管理低排放區域的出入，或實現物流中心車隊的自動化出入。例如，進入封閉式設施的送貨卡車可以被辨識、記錄，並授予存取權限。

License plate recognition - computer vision

3. 行人和騎車人偵測

電腦視覺使車輛和基礎設施能夠精準地「看到」弱勢道路使用者，從而降低盲點風險並改善整體交通和諧。它應用於高級駕駛輔助系統 (ADAS)、自動駕駛汽車和智慧交通號誌。在基礎設施層面，人工智慧驅動的空中攝影機人數統計功能支援地鐵站、運動場館和城市十字路口的人流分析。例如，城市可以在大型活動期間自動調整號誌配時，或根據即時行人密度開闢替代路線。

騎車人檢測功能，也嵌入在自行車密集區域營運的最後一英里，配送車輛和車隊貨車中，從而降低責任並增強公共安全。

4. 物體檢測與分類

物體偵測是大多數現代交通和物流系統的核心，具體來說，它能夠高精度地辨識、分類和追蹤車輛。這些系統使用 YOLO 或 SSD 等深度學習模型，可以偵測車輛的存在及其類型、運動和隨時間變化的行為。

此功能可即時計數車輛，監控車輛停留時間，並偵測計劃外停車，無論是橋上停滯的送貨卡車，還是在裝卸區停留時間過長的車輛。例如，港口和鐵路貨場現在使用這些系統，來追蹤貨櫃卡車，並根據實際移動情況（而非假設）優化貨位調度。

Visual object detection computer vision

停車行為偵測，對於標記高速公路和關鍵基礎設施區域的可疑活動、營運延誤，或安全威脅同樣重要。其結果是更好地利用資產、縮短回應時間，並減少日常營運中的盲點。

5. 交通流量與壅塞分析

即使是設計最完善的城市，如果沒有及時且準確的交通洞察，也可能會陷入停滯。Redflex 與 N-iX 的合作，展示了電腦視覺，如何將交通監控從被動感知轉變為智慧執法。傳統系統難以捕捉複雜的駕駛行為，和細微的交通模式。相較之下，Redflex 解決方案基於深度學習和即時影像分析，在檢測分心駕駛方面達到了 91% 的準確率，在辨識安全帶違規方面達到了 88% 的準確率。這些指標在具有挑戰性的光照條件，和攝影機角度下依然保持穩定，使該系統能夠可靠地進行全天候執法。

透過即時偵測車道佔用率、車輛密度、違規轉彎，和其他動態交通變量，此類解決方案可提高基礎設施的反應速度。交通管理部門可以利用這些情報，來調整號誌配時、辨識瓶頸路段，或自動執行高風險行為。此外，基於影像的分析技術，為長期規劃提供了高品質的數據集，涵蓋從評估道路安全政策的影響，到優化收費系統和城市佈局等諸多方面。

蘇黎世和首爾等城市已經使用這些工具，根據即時車流量自動調整號誌配時。交通部門在確定基礎設施升級優先順序、評估交通政策的影響，或試驗智慧收費和動態車道控制時，也能獲得可靠的長期資料集。基於研究，智慧交通影像分析 (STVA) 的事件偵測，準確率已達到 20% 至 30% 之間，而傳統系統的準確率僅為 2% 至 5%。

6. 路況監測

惡劣的路況顯示維護資金不足，並削弱了公眾的信任。舊有的偶爾人工檢查模式，會導致許多問題長期無法被發現。例如，基於 CNN 的裂紋檢測模型的準確率已達到 98.47% 至 99.46% ，顯著優於人工檢查。借助電腦視覺技術，交通運輸部門可以使用行車記錄器，或無人機拍攝的影像持續監控路面，然後使用經過訓練的人工智慧模型分析這些數據，這些模型可以即時檢測裂縫、坑洞和路面磨損。

這些模型可以對路面嚴重程度進行分類，對位置進行地理標記，並確定維修優先順序。在一些歐洲高速公路網路中，這些系統佈署在日常道路掃描的養護車隊中，能夠在問題成為安全隱憂，或造成高昂維修費用之前，就將其標記出來。

7. 貨物和貨運檢查

每小時管理數千個行李袋、貨櫃或託盤時，遺漏任何一個異常，都可能導致代價高昂的延誤。電腦視覺透過在交通樞紐、港口和倉庫中進行自動檢查，增強了智慧化和安全性。自動駕駛卡車將每天的駕駛時間從 11 小時增加到 20 小時，從而實現全天候貨運，並縮短了交貨時間。

對於貨運，電腦視覺可以驗證貨櫃容量、偵測變形，並標記不吻合的條碼，或未經授權的放置位置。在機場或火車站等旅客區，視覺系統會追蹤那些違反預期行為的物體，例如遺留超過 30 秒的行李。在甘迺迪機場和希思羅機場，這些系統已成為高風險區域的標準配置，使工作人員能夠在瞬間而非幾分鐘內做出反應。

這種物流電腦視覺自動化技術，可協助操作員減少安檢點的瓶頸，使公共設施無需耗費人力資源，即可滿足嚴格的安全合規要求。它實現了精準度和安心度，並實現了規模化交付。

8. 路面缺陷檢測

人工道路檢查耗時耗力，容易出錯，且反應遲鈍。電腦視覺系統通常由攝影測量法、雷射雷達 (LiDAR) 和探地雷達 (GPR) 驅動，可自動偵測路面缺陷，例如裂縫、坑洞和車轍。這些系統使用深度學習分割模型，以高精度對損壞進行分類和量化，使資產管理者能夠確定干預措施的優先級，延長路面壽命，並優化基礎設施預算。當整合到行動測繪系統 (MMS) 時，它們可以提供即時、全面、基於地理位置的路面狀況評估。

例如，美國和歐洲的國家公路局，現在使用行動測繪系統，和配備 LiDAR 的勘測車輛，自動執行數千公里的年度路面評估。

road condition monetoring through computer vision in transportation

9. 自動駕駛汽車和高級駕駛輔助系統 (ADAS)

電腦視覺是 ADAS 和全自動駕駛汽車感知的核心。即時物體偵測使車輛能夠反應動態路況，例如辨識汽車、行人、騎乘者、車道邊界、交通標誌和交通號誌。車道維持系統使用基於邊緣的視覺演算法進行轉向控制，而路徑規劃和深度估計，則依賴 3D 成像和卷積神經網路。駕駛員監控模組可以追蹤疲勞和分心情況，觸發警報並採取自適應干預措施。這些功能對於提高安全性和邁向 4 級以上自動駕駛非常重要。

在物流和供應鏈領域，自動駕駛卡車預計將降低 45% 的營運成本，並提高利用率。在有限自動駕駛（4 級）下，卡車的 TCO 可降低 20%，而完全自動駕駛（5 級）則可降低 45%。

10. 停車位佔用偵測與管理

城市擁擠不僅與道路有關；它還與駕駛員繞圈尋找停車位有關。研究顯示，基於電腦視覺的系統可，實現 86-96% 的停車位和公車道佔用偵測率，違規停車的準確率/召回率高達 79-86%。電腦視覺提供了一種可擴展的即時停車位檢測方法，將地面停車場和多層車庫，轉變為智慧基礎設施。

智慧交通系統中的電腦視覺和成像技術，使用固定或移動攝影機監控停車位，對佔用狀態進行分類，並將資料推送到應用 app、標誌或市政交通平台。機場、購物中心和交通樞紐也受益於此，它們可以實現引導停車和動態定價模型，從而優化週轉率。

Parking occupancy detection

基於電腦視覺的停車系統，無需依賴昂貴的地面感測器，能夠更快地在城市街區或整個車隊範圍內擴展，從而降低硬體成本並提高檢測精度，尤其是在條件變化很大的混合用途空間或室外停車場。

11. 預測性維護

借助電腦視覺，運輸業者可以在車輛發生故障或安全事故之前，很久就檢測到細微的磨損跡象。安裝在車輛或無人機上的高解析度攝影機，可以掃描橋樑、鐵路線、道路和車隊資產，並將這些資料輸入經過訓練的人工智慧模型，用於檢測微裂縫、腐蝕、坑洞和線形偏移。

例如，日本的公路管理部門使用配備電腦視覺的偵測車，來分析路面品質，並根據坑洞的大小、位置和嚴重程度自動標記。同時，運輸業的電腦視覺技術可以監控鐵路站場、停機坪區域或港口等，高風險區域個人防護裝備 (PPE) 的合規情況。視覺系統可以驗證工人是否戴安全帽、背心或手套，並對違規行為觸發即時警報。

高解析度攝影機和熱成像設備，取代或增強了對機車車輛、道路基礎設施、橋樑、隧道和港口設備的目視檢查。這些設備通常與邊緣人工智慧 (AI) 和物聯網 (IoT) 感測器配合使用，以辨識表面異常、零件磨損和過熱，從而在故障發生前觸發主動維護。在鐵路領域，電腦視覺支援檢查接觸網系統、輪對和軌道。在航空領域，它有助於在地面作業期間，檢測機身或機翼缺陷。

作為與財富 100 強德國製造業巨頭合作的一部分，N-iX 開發了一套工業電腦視覺系統，用於在全球 400 多個倉庫中，自動執行包裹檢測、條碼掃描和損壞辨識。該系統採用由 NVIDIA Jetson 設備驅動的邊緣電腦視覺流程，和強大的機器學習 (ML) 工作流程，即使在攝影機傾斜或標籤污漬等嚴苛環境下，也能實現近乎即時的貨物追蹤和箱體狀況檢查。

Klacci 凱樂奇商用級智慧門鎖各種應用解決方案