AI交警來了！桃園、新竹試辦「即時監測車流量」縮短紅燈秒數
▲槍機攝影機AI標註車輛計算路段停等車隊長度。（圖／桃園市交通局運輸資訊中心提供）
人工智慧愈來愈強大，中研院日前發表全球搶用的物件偵測演算法(YOLOv4)，要用最神速精準，一眼揪出你有沒有超速，目前已佈設在桃園、新竹，在路口就能進行交通影像辨識及車流分析外，還能「即時監測車流量」調整紅綠燈秒數。
中研院資訊科學研究所特聘研究員廖弘源、博士後研究員王建堯，與俄羅斯開發者博科夫斯基共同研發出目前世界上最快最準的物件偵測演算法(YOLOv4)，平均正確率達43.5%，比前一代(YOLOv3)提高10%，更一舉超越其他種影像辨識技術。同時也運用該技術與義隆電子合作開發「智慧城市交通車流解決方案」。
▲交通控制中心即時監控平臺。（圖／桃園市交通局運輸資訊中心提供）
中研院說明，YOLOv4是一種利用人工智慧執行即時物件偵測的技術，能偵測物件、追蹤及判斷，可應用於交通車流計算、自駕車研發、工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、五官定位等。今年4月開放原始碼免費釋出後，全世界已有數萬人測試應用。
廖弘源研究團隊表示，過去訓練電腦識別一張照片裡的物件，須執行幾千次的識別指令。YOLO 1是「You only look once」的簡稱，顧名思義，只需訓練一個網路模型，電腦只要看一眼，就能判斷照片或影像裡的物件類別與位置，大大提升辨識速度。自104年推出第一代版本後 2 ，深受開發者喜愛，爲電腦視覺(Computer vision)技術立下重要的里程碑。改良後的YOLOv4性能更強大，經微軟開源影像資料庫(MSCOCO) 3 測試，辨識物件的速度及精確度皆大幅提升，堪稱是目前世界上辨識速度最快、最精準的物件偵測演算法。
▲大園交流道東匝路口AI偵測設備佈設。（圖／桃園市交通局運輸資訊中心提供）
義碩智能公司副處長鬍中平說，該系統主要目的是要用在「即時偵測車流量」，包括路口車輛數目，還有左轉、右轉或直行等路上狀態，根據當下交通狀況可以去做決策，人不用到現場，就能瞭解交通流量，預估白天達到9成以上成效不是問題。
桃園市交通局運輸資訊中心提到，目前在大園區國道2號下匝道之中正東路段共5處路口(國道2號東匝、橫湳路口、平安路口、民安路口及民生南路口)進行全國第一個AI智慧號誌控制計劃，讓鄰近機場、國道及工業區之大園交通問題在道路容量有限之條件下得以改善。
▲魚眼攝影機AI標註車輛計算路口轉向交通量。（圖／桃園市交通局運輸資訊中心提供）
運輸資訊中心主任李慶憲說，目前先在凌晨3點至早上7點，和上午11點至下午2點兩大離峰時段測試，後續會看情況再延伸至尖峰時間。現階段測試也發現有些問題需要調整，如原先在實驗室透過電腦模擬和現場實際情況有落差，如天氣狀況等情形。
運輸資訊中心強調，全日大型車、機車等各式車輛衆多且設有時段性調撥車道，交通環境堪稱複雜，本計劃是將各路口方向車流進行偵測，再將5處路口車流、停等長度等資料進行AI智慧深度學習、演算分析，以得到各路口號誌秒數最佳化。