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動見科技有效活化行車影像資源 掌握智慧物流運籌關鍵

動見科技「MyFleet」行動影像解決方案,有效提升智慧交通與智慧城市應用。動見科技

進入後疫情時代,肩負著維持社會正常運作與提供基本民生需求重要責任的交通運輸業與物流業者也面臨諸多挑戰,尤其行駛在外的車隊車輛往往是業者最難掌控的環節。市面上雖有各種行車電腦、車隊管理平台,但僅只擷取行車速度、剎車等數據,無法還原現場真實狀況,導致管理效能不彰。

由台大電信所副教授周俊廷與資工系逢愛君、林守德兩位教授共同成立的動見科技「MyFleet」行動影像解決方案,不僅可讓行車紀錄器具備AI邊緣運算能力,協助業者善用影像管理車隊,還能夠進一步延伸AI價值,有效活化行動影像資源,讓行車影像的應用擴展至智慧交通與智慧城市治理層面。

動見科技執行長周俊廷指出,多數的車隊管理系統是透過車輛的行車電腦配合車內的GPS和感測器,藉此追蹤行車路徑與數據資訊,然而這些資料僅代表車輛狀態,並無法有效判斷駕駛當下的真實行為。

針對此一痛點,動見科技團隊蒐集大量行車影像資訊並結合團隊設計的AI演算法進行即時影像識別,讓系統得以識別外在環境並偵測車輛動向,當駕駛行為不當時,透過系統即時警示提醒駕駛,並將記錄違規影像做為管理佐證。

除了作為商用的影像行車管理平台外,動見科技的「MyFleet」行動影像解決方案還可延伸其他功能,例如從動態行車影像即時擷取並與相關局處資料進行比對,一旦發現如道路或交通號誌等基礎設施出現異常,系統平台可立即通知派員前往複查與修復;也可以透過持續收集街資,建立動態圖資大數據,提升政府機關及服務供應商對於智慧城市服務的掌握度。

「MyFleet」行動影像解決方案的多元應用特色正是來自動見科技邊緣運算AI演算法。周俊廷表示過往AI架構的運作方式採集中式運算,將邊緣端蒐集到的資訊傳至雲端處理,然而在車載應用場景中,此作法不僅數據延遲性過高,也會在傳輸與雲端計算產生高額費用,因此最可行的方式是邊緣運算,然而具有運算能力的終端設備硬體成本非常高且物流與交通運輸業者車輛皆已配有行車紀錄器,有鑑於此,「MyFleet」便是以平台為概念,不僅是兼具持有成本與即時處理效益的行動影像運算平台,更是符合現行系統廠商、車隊擁有者需求的方案。

「MyFleet」在2020年獲得台灣大型物流業者宅配通的青睞,將此平台導入至旗下的AIoT行控中心。台灣宅配通總經理徐慶懿表示,該公司第一代系統著重在資源管理與動線紀錄,第二代AIoT行控中心則計畫透過AI的動態影像識別技術,搭配該公司的管理策略,降低物流車駕駛的違規比例,在保護駕駛同仁的同時,也減少企業傷害。周俊廷表示,根據客戶資料,MyFleet於2020第3季導入後於第4季即明顯降低行車事故,足以證明此平台提升車隊安全。

動見科技的邊緣運算技術不僅已獲得台灣物流業者、計程車隊的肯定,快速崛起的東南亞物流系統業者也已經與動見科技展開洽談,周俊廷認為此系統的功能將伴隨著智慧城市的發展趨勢而愈加普遍,動見科技也將複製台灣經驗逐步擴展產品觸角至海外市場,創造更大商業利基。

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