在AI電腦視覺的應用中，城市是應用最廣的場域，舉凡安全監控、交通設施、醫療系統、零售餐飲等，目前都有廠商發展中，而在這其中又以安控與交通走得最快。

電腦視覺技術發展多年，早已應用于各種領域中，現在路上常見的安全監控攝影機與工廠中的機器視覺都是其一，近年來AI技術再次崛起，并迅速與多種技術結合，視覺系統由于在城市與工廠應用多年，不僅技術成熟，而且累積的資料量非常龐大，這兩點恰為現在AI的機器學習演算法所需，因此就目前發展來看，電腦視覺成為這波AI浪潮啟動最快的技術。

觀察AI電腦視覺的應用，工廠中的AIAOI系統的應用最深，主要作為產品品質檢測之用，城市則是應用最廣的場域，舉凡安全監控、交通設施、醫療系統、零售餐飲等，目前都有廠商發展中，而在這其中又以安控與交通走得最快。

用AI視覺幫城市防疫＋防災

城市的建設與發展，存在自身的演變與發展規律，隨著公共安全要求的逐步豐富與深化，系統必然會跟著從單純而復雜整合，甚至與網路、云端的整合應用，都有可能成為新一波的要點。從趨勢來看，由于技術的不斷提升，城市安控的應用也日益多元，近期與趨勢結合最明顯者是防疫措施。

圖1 : 城市中大量設置的安全間監控攝影機，為AI運算提供了大量數據。（source：Blue Star）

2020年一開始，COVID-19疫情就重擊人類社會，由于此病毒的傳染性極高，因此感染者所接觸的人與物都必須精確厘清。囿于隱私權，現在民主國家的安全監控系統有嚴格限制，不能隨意辨識公共空間中所有人物的身分，但在防疫期間，在法律允許下，仍可藉由具備AI功能的影像辨識軟體，從安全監控系統中找出已確診者的行蹤路徑、接觸的人與物，以利于后續的防疫動作進行。

另外具備AI功能的安全監控系統也可做為防救災之用，例如日本IT大廠NEC在東京都豐島區建置「豐島區綜合防災系統」，就將AI與該公司的群眾行動解析技術結合，以防災攝影機所拍攝的群眾影像來掌握人潮擁擠的狀況與異常情形。 ?

這套系統在人群密集的東京豐島區，在主要車站周邊與干線道路裝設了51臺防災攝影機，內建的AI可即時判斷影像狀態，一旦發現異常，就可啟動因應措施，遏阻災難擴大。

正如前文所敘，安全監控攝影系統的建置必須顧及隱私，因此該技術并非以特定個人為對象，而是針對異常的「群眾整體的動向變化」，并且以NEC獨有的AI影像辨識技術為基礎，即使防災攝影機拍攝到的是人群影像重疊的擁擠狀態，也能夠進行高精確度的分析，迅速掌握人潮密度、群眾動向。發生異常事故時，也將自動向工作人員發出警告通知，使其立即掌握異常發生的地點與狀況，迅速請求支援或發布相關資訊等，進而減輕相關人員監控人潮的工作負荷。

防災攝影機的設置地點，以1天約259萬名利用者的池袋車站為主，包括車站周邊、干線道路、救援中心（即作為災害時避難場所的學校等）。由豐島區的災害對策中心收集攝影機的影像，一元化管理災害發生時該地區民眾所通報的資訊等。收集到的災害資訊能夠集中于地圖畫面上，可一目了然呈現，加速決策判斷，及早對災區民眾發布相關訊息。

公共空間與大型設施內出現異常擁擠的狀況時，容易引起推擠踩踏的事故，特定場所也可能因集會聚眾而成為犯罪攻擊的目標。因此，防災攝影機的應用將能夠預防擁擠環境中的意外事故，以及因群眾聚集所造成的突發事件，讓受害程度降至最低。

舒緩交通流量 智慧管理停車

除了治安與救災之外，AI與視覺系統在城市的另一項主流應用是交通。交通是城市運作的動脈，因此現在智慧交通的首要建置目標是維持這條動脈順暢運作，其作法仍是與城市中密布的安控監控攝影機結合。

安控攝影機與交通系統整合，在這波AI出現前已運作多年，其主要作法是匯集各處路口車流，以可視化方式呈現在后端管理系統，再將各交通要道的車流狀況資訊提供給用路人參考，不過這種方式只能讓用路人被動的繞開車流阻塞處，仍無法讓車流的順暢度最佳化。

具備AI影像功能的系統，則可透過長期且大量的數據，判斷出未發生但可能發生的道路阻塞，并提出相關建議協助道路管理先行排除可能的塞車因素。例如發現某一路段的車流有逐漸增加趨勢，演算法就可根據過去的數據推算出接下來那些路段將會出現阻塞，而在推測的同時，系統也會納入周邊道路資訊，匯整出舒緩阻塞的建議作法，提供給道路管理者，讓管理者可提前部署疏散車流。

圖2 : 具備AI影像功能的系統，將可改善城市的交通問題。（source：Policy Forum）

另外AI影像功能也可應用于智慧停車系統。過去智慧停車系統的主要作法，是在停車格中埋入感測器，偵測停車格是否為空位，再將偵測結果傳回后端中心，并引導駕駛前往停車。但這種作法的工程浩大，需要在停車場內建置無線感測網路，而且后續的維修工作也有一定難度。

影像系統則可解決以上困難，不僅安裝簡單，可且建置成本也大為降低，其作法僅是在既有的安全監控攝影系統中，加入影像識別軟體，再將識別結果傳送到停車管理系統即可完成。由于道路、停車場現在都有監控攝影機，因此業者不需另外建設硬體架構，只需從軟體著手即可，導入更為快速。

除了車流預測與停車管理之外，AI在交通領域還有多種應用，例如辨識違規行駛車輛的車牌，讓交通警察系統可以徑行舉發就是其一。就目前廠商的能力來看，這些應用所需的技術都不難，難的是如何發想出可與現場環境結合的實用性的創意。

不過，創意發想雖難，卻能帶來實際獲利，現在智慧化成為趨勢，市場對高可行性創意有一定接受度，因此多數業者仍鼓勵業者往此發展，在掌握商機的同時，也能創造自身產品的差異化，將可在智慧化市場更具競爭力。

**刊頭圖（source：Smart Cities World）