Klacci 凱樂奇交通運輸業解決方案

電腦視覺是人工智慧 (AI) 的一個領域，它使電腦和系統能夠從數位影像、影像和其他視覺輸入中，提取有意義的洞察。它涉及開發演算法和模型，使機器能夠解釋、分析和理解視覺數據。

電腦視覺在革新交通系統、提高安全性和優化效率方面發揮關鍵作用。在智慧交通系統的背景下，電腦視覺應用正迅速崛起。

在本報導中，我們將探討近年一些最熱門的電腦視覺應用。

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近年最受歡迎的 5 種電腦視覺應用

1) 車輛分類

深度學習方法使得使用價格實惠的安全攝影機，進行大規模交通分析成為可能。隨著閉路電視攝影機、雷射雷達和熱成像設備等，廉價感測器的興起，現在可以同時在多個車道上偵測和分類車輛。使用不同的感測器組合，可以提高準確性。一些專門的應用，例如使用深度學習進行施工車輛檢測，可以用於安全監控和生產力評估等各種目的。這些進步代表著交通技術的重大進步，有望實現更好的交通管理。

2) 交通分析和停車檢測

2) Traffic analysis and parking detection

隨著電腦視覺和人工智慧的進步，影像分析如今可以應用於常見的交通攝影機，為智慧交通系統 (ITS) 和智慧城市計畫帶來顯著優勢。停車位監控，對於偵測停車場佔用情況非常重要，尤其是在智慧城市中。電腦視覺應用為此提供了更有效率的解決方案。基於影像的停車管理系統，採用立體成像或熱像儀。攝影機的停車場偵測具有可擴展性，可實現大規模應用，維護成本低，安裝簡便，尤其是在重複使用現有安全攝影機時。

3) 自動車牌辨識

3) Automated number plate recognition (ANPR)

ANPR 在現代交通和公共安全系統中發揮著非常重要的作用。它涉及從圖像或影像中，辨識和提取車牌資訊。ANPR 對公共安全和交通等產業產生了巨大影響，不僅實現了經濟高效的收費公路解決方案，還引入了警車上安裝的車牌讀取裝置等創新功能。

4) 行人和交通標誌偵測

4) Pedestrian and traffic sign detection

行人偵測對於智慧交通系統 (ITS) 非常重要，其用途廣泛，例如增強自動駕駛汽車性能、監控基礎設施、管理交通、保障交通安全，以及協助執法。它利用閉路電視、熱成像設備和 RGB 攝影機等各種感測器，來偵測行人。檢測演算法可能依賴紅外線特徵、形狀特徵、梯度特徵、機器學習或運動特徵。

交通標誌偵測，是電腦視覺在交通運輸領域的另一個重要應用。它涉及使用影像分割技術，從不同場景中分割交通標誌，然後使用深度學習演算法進行辨識和分類。

5) 駕駛員安全

防撞系統是自動駕駛汽車高階駕駛輔助系統的重要組成部分。它負責偵測其他車輛並辨識車道，以防止事故發生。近年來，深度神經網路已被用於增強防撞系統。

駕駛注意力偵測目的，在辨識分心駕駛行為，例如做白日夢或使用手機，這些行為是全球道路交通死亡人數的重要原因。人工智慧被用於分析駕駛行為，並制訂減少事故的策略。道路監控技術用於偵測車內違規行為，例如未繫安全帶。車載監控系統專注於透過車內和車外攝影機或感測器，以視覺方式評估駕駛員的注意力。注視方向分析和臉部表情監測等技術，可用於推斷駕駛行為。深度學習演算法可以區分駕駛員專注和不專注的臉部表情，並檢測駕駛員注意力受損或分心的跡象。