2021智慧城市展直擊：新北市警察靠AI頭盔過濾可疑車輛，臺北市與業者聯手測試智慧水表
新北市警察局利用AI智能頭盔，協助員警騎機車巡邏時，快速辨識路上的汽機車車牌，過濾路邊的可疑車輛；臺北市則和多家廠商合作，以實際的公有國宅作為業者智慧水表技術的試煉場域。
文/蘇文彬 | 2021-03-26發表
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聯合國預測，2050年全球將有2/3的人居住在城市，高密度的人口居住，意謂著城市在交通、安防、教育、民生等各方面需要高度的智慧化管理才行。本周舉行的2021智慧城市展，國內不少廠商、市政府參展，展出智慧城市的最新應用。
在智慧城市展中，不少業者展示無人機應用，從道路、橋樑等公共基礎設施的巡檢、企業廠區的空中巡檢，到智慧農業協助噴灑農藥等等。新北市警察局也展示最新的無人機應用，他們在去年成立國內第一支警用無人機隊，可應用在刑事、環境、交通及救災上，結合AI辨識人、車或特殊物件，用於犯罪偵防、環境監控、路況車流分析，以及災難救援上。
而在此次智慧城市展中，除了展示警用無人機，還有另一項最新應用，警察智能頭盔，去年新北市警局開始一項專案，名為警蜂計畫，警局花費200萬元採購40頂智能頭盔及後端系統，每頂頭盔前方均配置了一個鏡頭，當員警騎機車巡邏時，頭盔上的鏡頭同時紀錄街道畫面，並將影像傳到頭盔後方的小盒子。
警用智能頭盔前方的鏡頭，頭盔後方則有一個小盒子，負責辨識比對汽機車的車牌：
這個小盒子發揮邊緣運算的功能，內建電池及4G連網功能，可即時過濾比對鏡頭紀錄的影像，以AI辨識鏡頭紀錄的影像，過濾比對路上的汽車，以及路邊併排停放的機車車牌，員警不需要特別擺頭讓鏡頭對準特定的車輛，頭盔就能辨識過濾影像中的車牌，即使是路邊停放機車，只要紀錄到車牌影像，即便是較斜的角度也能辨識、比對車牌，當發現可疑車輛或贓車，頭盔會以語音提醒巡邏的員警，相較之下，目前警察騎車巡邏，需要手動輸入車牌，智能頭盔大幅提升員警的工作效率。
現場展示人員解釋，頭盔後方配置的小盒子採用Android系統，除了具備邊緣運算功能，比對過濾車牌之外，還能連接4G行動網路，將比對結果回傳至警局後檯，也能接收警局更新的可疑車輛清單。
目前新北市警局經過測試，警員騎乘警用機車巡邏時，可辨識路上的行車車牌及路邊停放的機車車牌，未來不排除擴大採購警用智能頭盔。
臺北市和多家業者合作試驗智慧水表
臺北市今年也在智慧城市展中，展示智慧城市最新應用，其中在水資源管理部分，北市自來水事業處（北水處）正推動智慧水表，以取代傳統水表，需要每個月或兩個月派人逐戶抄表，根據統計，每年委外人工抄表次數超過1千萬次，未來北水處希望推動智慧水表普及，結合自動讀表系統，自動回傳用水度數，同時降低對用戶的干擾。
為推動智慧水表普及，臺北市從2020年開始便要求新建案，必需採用智慧水表，去年已有6千多戶新建案用戶採用智慧水表。更大的目標是要讓現有約170萬只的傳統水表也能汰換，臺北市已規畫從2020年開始，規畫分12年投入48億元，要將170萬傳統水表汰換為智慧水表。
為了先瞭解國內智慧水表技術，同時提供國內業者場域測試，北水處和多家廠商合作進行實際場域的技術試煉，2019年到2020之間，媒合10組團隊共18家廠商投入智慧水表場域試煉，以北市公有國宅為試煉地點，提供11組共660只表位讓不同團隊進行試煉。
除了智慧水表測試，北水處也建置臺北智慧水網示範區，以高低起伏的丘陵地用水戶，建立智慧水網示範區，因地形因素，在通訊技術上富有挑戰性，試驗如何運用資通訊技術、數據分析，掌握示範區內的用水戶類型、設備使用、安裝、數據回傳等情形，透過數據分析訓練進水模型、漏水預測等應用。
北水處未來規畫再舉行營運測試，希望在不同的場域下找出最適合的管理及執行方式，評估商轉管理的可行性，滾動性調整作法。
在智慧城市展現場，北水處展示各種通訊讀表功能的智慧水表，通訊技術上包括RF、NB-IoT、4G、sigfox等，以及照相、脈衝等讀表技術。
民眾使用智慧水表，現在可透過北水處的智慧水管家，掌握每月用水情形，比較去年同一個月份的用水情形；北水處從後端發現用水異常增加，也能向用戶示警，讓用戶提早發現是否有管線漏水。
新一代公共自行車YouBike 2.0
去年初，臺北市在公館一帶開始試辦新一代的公共自行車YouBike 2.0，目前已在臺北、高雄、嘉義部分地區推廣，YouBike 2.0還只是小規模部署，車輛數量並不多，以臺北市為例，目前只有約600輛YouBike 2.0車輛，約102個站點。值得注意的是，由於YouBike 2.0車輛無法在YouBike 1.0站點還車，因此在2.0剛推出時曾因民眾租用YouBike2.0無法還車，需要到YouBike2.0站點才能還車，致使民眾被收取更多費用而引發不小的批評。
目前較普及的YouBike 1.0，由於車椿需要介接市電，設罝上較為不易，也需佔用較大的空間，而YouBike 2.0最大特色是採用了輕椿設計，不需介接市電，改採小型太陽能面板供電，椿體也更小，可望突破YouBike 1.0設站不易的限制。
另外，YouBike 2.0在車輛上採用車上機，在自行車龍頭的位置裝置車機，民眾租還車，可在車機上選擇使用悠遊卡感應，或是手機QR Code掃碼租借車輛。
車上機利用太陽能面板供電，除了提供租借的功能，車上機還有GPS、通訊功能，並可透過螢幕面板顯示操作文字。由於YouBike 2.0車上機已具備連網功能，因此具備車聯網的基礎，搭配GPS，未來將能蒐集數據、分析，作為城市交通施政的參考。
遠距視訊診療拉近病人和醫生的距離
在智慧城市展中同步展出的智慧醫療區，廣達近幾年積極切入智慧醫療市場，此次他們展示了旗下的雲端智慧醫療服務QOCA，在遠距醫療方面，廣達和臺大醫院雲林分院合作遠距視訊診療平臺，透過該平臺，病人在當地醫生協助之下，將數位五官鏡如眼底鏡、皮膚鏡的檢查影像，和遠處另一名專科醫生分享，該平臺還可整合病人的病歷，方便醫師會診。
這套系統被用於2019年啟動的安心雲林e院聯防體系，由於雲林縣為衛福部公告醫療資源不足的地區，加上國內遠距醫療相關法規鬆綁，臺大醫院雲林分院和成大醫院斗六分院、雲林基督教醫院等幾家醫院及長照機構建立聯防體系，在較為匱乏的醫療資源上建立聯防，降低民眾就醫的奔波之苦。
今年初中華電信也和廣達簽署備忘錄，兩家公司希望以雲林為第一站，向衛福部爭取偏鄉地區的5G遠距醫療經費補助，以推廣5G遠距醫療，未來結合5G將遠距醫療擴大至偏鄉衛生所。
資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/143496?fbclid=IwAR2nZAiL3CRdZYRTSIY4h4LB3VlyDO9bR7Ekafcn5g0qlRHqNT2DFq8cVVA
高雄資料救援費用 在 [心得] 硬碟資料救援公司評價心得- 看板Storage_Zone 的必吃
小弟我本身工作任職電腦維護公司客戶經理
底下客戶多為中小企業客戶。
客戶資料不見、硬碟故障…等，
我都得幫忙處理解決問題。
幾年下來接觸不少資料救援公司
想說把我的心得分享給大家知道，給各位當作參考。
1.凌威科技
這間我相信大家都知道，在這業界最資深
這是我之前最常接觸的公司。
必須先檢測，以前檢測費我記得是1000,現在已改為500元
檢查時間是說一個工作天內會完成，
但因為他們工程師似乎蠻多的，我自己就拿過五位工程師的名片有。
有的工程師檢查速度快,有的檢查很慢都要再打去問進度。
做了好多case下來發現有幾位工程師實力蠻厲害的，處理速度也很快。
在溝通上或後續客戶檢查上都處理得不錯，但就是要挑對工程師。
價格方面是看嚴重程度先報價
但我自己送件過去的案件是幾乎沒低於過20,000。
2.復得科技
這間在光華八德路上，也接觸過幾次
檢查費不用錢，也是檢查後會給你報價。
但是這間總公司在高雄，之前送過兩台硬碟都是高雄那邊再處理。
價錢部分我認為跟凌威比起來是差沒多少的。
個人覺得跟他們服務流程、與客戶溝通上我覺得是可以再加強些。
3.雷德科技
這間是在光華商場裡面，前幾個月的case都往這邊送。
檢查費500元，檢測時間蠻固定的就大約一天的時間。
客服小姐接待或電話上都蠻親切的。
救援速度方面就稍慢如果急還要加急件費這點讓我比較扣分些，
客戶都很急了還要多加錢。有跟他們反應過這問題，
他們表示因為案件多設備不夠多所以要插隊的話就得多付錢。
整體服務流程我認為都還不錯。
價格部分較為復得或凌威便宜一點點，且送幾次都蠻固定的價格。
讓我也很好跟客戶報價。
4.鉅亨科技
這間是比較新的公司，因為有次客戶預算考量我才選擇到這家處理
送件後發現裡面的工程師是我之前在另一家有接觸過的工程師。
他竟然自己跳出來開一間。
這家雖然規模比不上其他家，
但是工程師的救援技術有一定的水準以上經驗也非常豐富。
檢測費一樣會收500元，大約半天左右檢查就好了
價錢部分大概是其他三家的一半，CP值還蠻高。
總結：
資料救援這屬於專門行業，一般人沒設備是沒辦法處理的
我認為目前各家技術水平都差不了多少。
大部份故障我想各家應該都能處理，
不然這行業也不會那麼多家。
但有的硬碟故障嚴重到送到哪也都沒辦法處理。
就看各位自己考量的點是什麼。
個人淺見 供各位參考。
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Storage_Zone/M.1492573131.A.B01.html
他說原廠救援會送到國外的實驗室,來回最短也要兩個星期以上
但多數客戶根本不能等那麼久的時間。
我目前還沒試過seagate原廠的服務
我也希望有人能分享看看。
目前是鉅亨科技跟復得科技這兩間還沒遇到失敗的case
不過那是因為送的硬碟少的關係XD...兩間加起來才五台不到。
※ 編輯: MAen9 (101.9.208.123), 04/20/2017 16:57:34
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