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智慧型監視系統之研究-以取締機場違規載客為例

為了解決白牌車line群組的問題，作者劉佑榆 這樣論述：

隨著時代的演進，以及科技日趨進步下，攝影設備(例如：路口監視器、居家監視器、手機錄影、行車紀錄器、運動錄影機、空拍機…等)可說是隨處可見，透過數位化的處理，可將影像紀錄儲存於硬碟、記憶卡、光碟，甚至是雲端中，如今，數位影像對於違規、違法行為的現還原都是不可獲缺的利器。電腦設備中軟、硬體技術的提升，且購買成本也比以往降低許多，再加上網際網路的普及化，人們對於3C產品的依賴程度，可說是寸步不離，這也使得數位資料(例如：圖片、文字、影片等多媒體資料)量呈現倍數增加，讓人工智慧(Artificial Intelligence, AI)又重新掀起熱潮。深度學習是現今人工智慧進步最迅速的領域，它利用類神

經網路(Artificial Neural Network, ANN)做為基礎，透過多層感知器的卷積運算，提取更多圖像裡的特徵資訊進行學習，使電腦容易從實體中來學習任務，以達到更精確的辨識效果。現行交通執法科技設備，除了闖紅燈超速照像外，也有針對違規停車、跨線行駛、車牌辨識等智慧型監視功能，這些設備及技術均已相當成熟，能有效地嚇阻違停亂象、杜絕駕駛人僥倖違停的心態，亦能大大減少警力耗費及員警執勤的負擔。桃園國際機場入境大廳內一直存在違規攬客的現象，長久以來都影響著航廈內的秩序，不過機場內設有密集的監視設備，隨時監視著航廈內的秩序，故本研究即在探討如何利用現有設備及結合成熟的人工智慧科技(車牌辨

識系統、人臉辨識系統、人類行為辨識系統)，打造一個智慧監視系統，再將警示的資訊即時推播給線上執勤人員，來協助員警更有效地取締違法業者，以維護機場秩序。