| 利凌人車辨識及電子圍籬應用於加油站大展長才 |
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| 最後更新時間：11月 | 1日 , 2024 |
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| 台灣的道路及汽機車密度高，因此加油站的分佈也十分充裕。全台灣共有 2,500 間以上的加油站，若不考慮密度的分配而以 319 鄉鎮平均計算，每個鄉鎮會有 8 間加油站，於交通要道的分佈更是非常密集。 |
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為了提高營運效率及節省成本，各大加油站的人力配置多為精簡取向，更常有設置「自助加油島」，提供民眾自行取槍加油，並以優惠吸引，是目前台灣加油站極為流行的運作模式。也由於現場人員較為精簡，如何對場域進行有效管理及掌握營運情況，就得由監控設備來代勞。透過利凌的智能監控框架，以下的作法得以輕鬆實現：
人車逗留過久偵測
車子加完油，就應該儘速駛離加油區域。智能監控系統可以畫出不能停留太久的加油區域並予以計時，若車輛停留超時，便發出警報。
人員闖入禁區偵測
加油站本為高風險場域，部份區域更是只有操作人員能進入的禁區。藉由攝影機偵測相關區域，一有人員進入，便發出警報。
加油島車流統計
透過人員或機器計數加油島的車流熱度是比較傳統的作法，效率並不高，且在視覺上不夠直覺。智能攝影機可直接統計進入每個油島的車流數量，在營運參考時能有效改善政策的制定及調整，甚至協助解決擁塞問題。
除此之外，加油站多有設置的洗車服務區也能受用。除了進行全面式的影像記錄來減少可能的消費糾紛，也可整合後端系統、辨識車牌來建立 VIP 資料庫，連動各種優惠及迎賓方案。
利凌的智能監控解決方案，讓以上的任務變得更簡單。以往要達成這些需求，得靠攝影機加上運算主機、並且在軟硬體上進行複雜的整合才能實現，增加各種疊床架屋的成本。
利凌一站式解決方案直接經由攝影機來進行影像辨識．再將 AI 數據及實際影像回傳至 Navigator 系統進行管理，如果有後端系統的整合需求，則只需要透過利凌開源於 GitHub 上的 Python 或 C# SDK 即可快速地從攝影機或 Navigator 系統取得元數攑、事件記錄或各種影像資料，大幅減少工程人員負擔。
「一條龍的作法才是高效率的商業運營模式」利凌企業資訊長胡志剛表示，「在軟硬體的設置及佈署都達成簡潔俐落，導入跟維護變簡單了，才能降低整合時的學習曲線。」對台灣來說，加油站就像便利商店，不太可能因為要進行監控設備的維護而中斷營運，因此在選擇解決方案時，必定偏向牢靠而穩固的作法。利凌的智能堅控設備因此被部署在全台的重要交通要道，下次加油時，抬起頭就看得到。 |
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