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IEKTopics|運用人工智慧 降低城市犯罪機率

 

根據2016 年工研院IEK 進行的網路聲量調查,發現台灣警力不足、治安死角、酒駕、詐騙案頻傳,甚至是近日出現的無差別殺人案件,是台灣民眾在治安方面最為關切的議題。雖然2016 年1~5 月台灣酒駕肇事死亡人數已比去年同期減少40%,但仍然造成人民高負面情緒,顯見台灣民眾對治安與犯罪預防非常重視。因此犯罪預防已經成為台灣智慧城市發展中最重要的民生議題。運用先進科技解決智慧安全,運用先進技術達到犯罪的預防。

 

透過智慧監控科技協助犯罪偵查

各國因應治安監控最常見的做法便是廣泛設置街頭或路口監視器。全世界監視器最密集的地方為倫敦市,達到50 萬支左右,平均每16 個市民可分配到一支攝影機。雖然倫敦被批評是個「監控社會」(Surveillance Society),但這些監控攝影機卻協助倫敦警方每天破獲約6 起案件,其中更包括連續殺人犯與炸彈案之偵破。傳統監視器最大的問題在於長時間的人工監看下,會因疲勞造成疏失。研究顯示,連續監看2 個以上的螢幕12 分鐘後,人員將忽略45% 之細節,22 分鐘後將忽略95% 細節。因此透過先進影像分析科技,可以協助解決這些問題。具有智慧影像分析技術的智慧影像監控系統是目前全球在治安與犯罪預防上的主流趨勢。

 

從智慧影像分析 掌握犯罪關鍵

智慧影像分析是一種軟體技術,能將非結構化的影像資訊結構化,簡單的說,可將畫面從無意義的數位訊號轉為有意義的環境變化與人類行為描述,例如跨越警戒線、遺留物偵測、人潮移動軌跡、車牌辨識、人臉辨識等等等。

智慧影像分析在近期的發展主要是人工智慧技術的導入,如機器學習與深度學習技術。機器學習技術能夠根據大量範本資料,從中學習人、事、物之特徵後,進行辨識作業。車牌辨識與人臉辨識,是目前最常應用的類型。而深度學習技術,則經由大量資料進行自主訓練,即可自動學習出合適的特徵辨識。相較於傳統手動設計的特徵學習方案,自動特徵學習模式更能處理複雜之影像分類辨識問題。

以下列出目前國際上的智慧影像分析應用案例,這些應用均可達到犯罪預防效果:

(1 )藉由3D 人臉攝影建立資料庫後,可用來協尋失智老人與犯罪嫌犯;

(2 )以監視器進行群眾行為偵測與警示,可自動偵測人群在公共場所之異常群眾行為,如聚眾鬥毆等;

(3 )整合多支監視器於不同時間錄製之影像資料,可分析出特定人物或車輛之移動軌跡,用來尋找失蹤人口或涉案人物;

(4 )運用深度學習技術以進行多攝影機之車型車色檢索,快速篩選可疑車輛之出現時問與地點。

 

巨量資料

預測下一場竊案可能在哪裡發生

另一個提升犯罪預防的智慧科技是巨量資料分析技術,或稱大數據(Big Data)。透過數據分析,可以理解許多犯罪發生模式,若能提前掌握這些徵兆,便可能達到預防犯罪的效果。美國曼菲斯警方會在夏季末期將主要警力佈署在市區鬧區,因為根據歷史數據分析顯示,當地即將返校的青少年常會在此時發生竊案與搶案。曼菲斯警方提前佈署在犯罪熱區的做法,讓當地的犯罪率降低了37%。

犯罪熱區指將案件資料結合演算法分析,去預測與定位最有可能犯罪的區域。例如在酒駕的防範上,透過台灣酒駕查獲案件的數據分析可以發現:週五晚間並非酒駕高峰,而是平日晚間。因為平日隔天仍需上班用車,酒客需要駕車返家,因而造成酒駕事件。這樣的分析結果可以提供做為酒駕臨檢的熱區參考,提高酒駕查獲率。透過建立犯罪熱區而提升警力與監控重點,進而達到犯罪預防的作法,稱之為「預測式警務」。

台灣在智慧影像分析技術的發展也有具體成績。新創公司盾心科技利用人工智慧開發智慧監控攝影機,已切入北美安防市場。盾心科技的核心優勢是軟硬整合的技術能力,整合從前端的攝影機硬體,到後端的辨識軟體與人工智慧技術。盾心科技主要利用深度學習技術,透過監控畫面學習和辨識影像中的物件與事件,包含人、車、槍等各類物件,以及侵入、群眾聚集、火災等特殊事件之辨識。

工研院資通所開發的City Eyes 技術是全球第一個使用雲端架構平台進行視訊匯集,並能彈性使用運算資源,完成視訊分析、辨識之雲端視訊平台技術。City Eyes 可提供影像濃縮、車牌辨識、車輛追蹤及監視器妥善率監控等功能,適用於違規肇事車輛追蹤、贓車查緝等城市安全應用,目前已和台灣部分地區警察局合作建置。台灣各縣市目前已紛紛建置路口與街道監視器,如同電子城牆,以數位化的攝影機對城市進行安全監控。然初期各縣市並無法互通,造成跨縣市調閱困難。警政署為了整合全台各縣市的攝影機,自2013 年開始建置雲端影像調閱系統,讓使用者能跨轄區調閱,提高辦案即時性。2015年底,已整合臺北市、新北市、基隆市、桃園市、新竹市、臺中市、彰化縣、南投縣、臺南市及高雄市等10 縣市超過5 萬支監視器。新北市在2015 年的計程車殺人案,警方在犯案後4 小時內,利用雲端影像分析系統,分析了9支攝影機共43小時長度的影像後,掌握嫌犯位置將其逮捕到案。

 

台灣安防產業下一步:

結合人工智慧、雲端化、服務化

2015 年全球前50 大安全防護廠商之產值達到170 億美元,預估到2018 年會成長到236 億美元。前10 大廠依序為美商Honeywell Security、大 陸Hikvision、 德 商Bosch Security、 法商Safran、 大 陸Dahua、 瑞 典 商ASSA、 美 商Tyco Security、Flir Systems、 南 韓Hanhua Techwin、瑞典商Axis Communications AB。可見目前全球安防市場仍以美國廠商為主,大陸廠商則成長迅速。台灣在前50 大廠商名單中,僅有8家入榜,以Vivotek(晶睿通訊)排名20 最高。

台灣的內需市場小,因此台灣安防產業大部分以外銷為主,主要是北美與歐洲,亞洲相對較少。2010 年智利礦災救援所使用的攝影機便是來自台灣晶睿通訊製造的產品。其實台灣安全監控產業發展甚早且全球具重要地位,代工產值曾位居全球第一,目前已被中國大陸取代,全球排名已下降。早期台灣安全監控產業產品多以類比與低階數位監控系統為主,近期已開始導入智慧化,少數更導入先端的人工智慧科技,提供精準的辨識能力。

 

安防發展連穿戴式產業都受惠

影像監控服務(Video Surveillance-As-a-Service,VSaaS)是全球安防產業的發展趨勢。其透過雲端進行影像備份並管理監控攝影機所拍攝的影像內容,客戶不需要管理與維護硬體與軟體,只需要支付服務費用,即可獲得安全監控服務。VSaaS具備可升級性與隨需服務,對客戶有具體效益,因此將獲得未來市場青睞,成為未來安防市場主流。台灣ICT 產業鏈完整,可供安防產業建立完整 VSaaS服務,是台灣發展安防的重要優勢。

穿戴式攝影機是穿戴裝置市場發展中成長最快之一,其中包括機車騎士、極限運動、警察蒐證等。其中警察蒐證是全球警政單位的共同發展趨勢,許多國家已開始配發穿戴式攝影機給警察執勤時使用,並分析回傳影像進行偵查。但各國均面臨擁有大量蒐證影像,卻缺乏分析能力的問題,顯示警政影像分析市場將具有高度成長商機。

 

人工智慧在智慧家庭的新商機

影像監控市場目前仍以商業與金融安防比重最高佔30%、零售商店用戶市場佔20%、家用市場只有2%,預估未來零售與家用的比重將逐年上升。其中在家庭用戶的部分,近年透過人工智慧技術的輔助,是未來發展的新亮點。

台灣新創公司SmartAll 利用監控攝影機為主要核心,結合人工智慧與深度學習技術,提供人臉辨識、語音辨識、習慣學習、智慧家庭控制等功能。台灣IT 大廠ASUS 也推出家用機器人Zenbo,其內建攝影機也可提供家庭監控能力。因此可觀察出,家庭監控需求其實一直存在,而且已經從基本的監控與紀錄提升至智慧化辨識,甚至與家庭物聯網進行互動。因此廠商從智慧監控技術所發展之犯罪預防相關辨識技術,亦可從公共安全,延伸至家庭安全,未來發展商機非常明朗。

       

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根據網路聲量調查發現,台灣重大社會治安案件常左右民眾的負面情緒與幸福感,因此犯罪預防成為智慧科技的解決目標之一。利用電腦自動辨識監視器畫面的智慧影像分析技術,已為全球主流趨勢。近年人工智慧技術的導入,智慧監視器已可辨識出更多有意義的訊息,如警戒線、遺留物、人潮行為、車牌辨識、人臉辨識等等等。台灣監視器產業在國際監視器市場已佔有重要地位,透過轉型與升級可滿足犯罪預防與智慧監控市場之需求。國內各大城市也累積豐富的智慧監控經驗與實績供產業參考。台灣許多新創與工研院也已開發出人工智慧辨識技術,具國際競爭力。未來台灣發展可朝軟硬整合與安防服務(VSaaS)等方向,甚至也可切入智慧家庭應用。