利用邊緣運算技術提高執法單位工作效率

AI趨勢專家 / Anson Luo

早期導入的車牌辨識系統主要架設在主要幹道上，僅能辨識經過該路段的車輛車牌與違章檢舉。這種方式在沒有攝影機的地方無法取得車牌資料，且因及時性不足，僅能事後調閱，導致警方很難立即追蹤犯罪嫌疑車輛。為解決這一問題，執法單位在巡邏警車中引入車牌辨識功能，實現即時辨識周圍的車牌，確認是否有可疑車輛的車牌資訊，不再是人腦車牌辨識。

方法

執行勤務的警政系統搭配行動裝置使用。在執勤用的裝置安裝車牌辨識系統，使其具備支援邊緣運算的能力，能將訓練好的AI影像辨識模型部署到裝置中，在本地執行相關的辨識分析任務。透過邊緣運算技術，裝置具備即時車牌辨識功能，警車移動過程中能快速辨識拍攝到的車牌影像，將辨識出的車牌號碼與儲存的黑名單資料比對。匹配的車牌號碼一旦被偵測到，系統立即發出警示，使警方能迅速展開追緝行動或進行相關通報。

優缺點

優點

1. 即時性與效率提高

   邊緣運算技術讓警車能即時辨識車牌並比對黑名單，大幅提高追蹤犯罪嫌疑車輛的效率。

2. 離線作業能力

   系統支援離線作業，即使在網路訊號不穩或無網路的地方，仍能執行相關的辨識任務，保障執法工作的連續性。

3. 減少人力與時間成本

   警方無需逐一輸入車牌號碼查詢，直接在警車上完成車牌確認，提高工作效率並節省人力。

缺點

1. 硬體成本

   升級警車及裝置需要投入額外的硬體成本。

2. 技術維護

   邊緣運算技術及AI模型需要定期維護與更新，確保系統的準確性和穩定性。

3. 數據安全與隱私問題

   大量車牌辨識數據的存儲和處理需確保安全，防止數據洩漏及濫用。

隱私權

邊緣運算技術的應用需慎重考慮隱私問題。即時車牌辨識系統涉及大量車輛數據的收集和處理，需嚴格遵守隱私保護法律法規。確保數據僅用於合法的執法目的，並採取措施防止數據洩漏和濫用。此外，應公開透明地告知公眾此類技術的使用情況及其目的，獲取公眾的理解與支持。

未來應用

未來，邊緣運算技術可在多個執法領域中廣泛應用：

1. 擴展到其他識別技術

   除車牌辨識外，還可應用於人臉辨識、物品識別等，提升執法效率。

2. 智慧交通管理

   邊緣運算技術可用於交通流量監控、違規行為檢測等，提升城市交通管理的效率。

3. 公共安全監控

   結合邊緣運算技術的監控設備可即時分析和預警潛在安全威脅，提高公共場所的安全性。

透過邊緣運算技術的廣泛應用，執法單位的工作效率和執法能力將大幅提升，有助於建立更加安全和智能的社會環境。