道路使用者經常面臨路面劣化、損壞甚至障礙物的問題。其中,坑洞被認為是道路上最嚴重的問題之一,會增加行車壓力、燃油成本和機械磨損,同時降低交通流量和安全性。因此,為了降低維護成本並延長路面壽命,道路管理單位必須進行持續性的長期道路狀況監測(RCM)。
AI 技術的應用
NEXCOM 的強固型、無風扇、寬溫(-40°C至70°C)且耐用的車載電腦 VTC 6222,具備公共工程領域所需的 AI 特性,包括支援 IP 攝影機監控和智慧感測器障礙物偵測的四個 802.3at/3af PoE埠。透過與 Google 的合作,NEXCOM 建構了一個全方位的 AI 生態系統,支援公共工程領域的多種應用,包括物件偵測和狀況監測。Google Coral TPU 讓使用者能夠在邊緣端準確、高效且安全地執行推論。此 TPU 採用開放原始碼機器學習推論框架 TensorFlow Lite,能夠訓練新的或現有的模型,並部署於 NEXCOM 的 VTC 6222 上。
邁向先進的智慧道路
NEXCOM 與 Google 和 SpringML 合作,提出一套全自動化的 RCM 解決方案。透過安裝SpringML 的 SpringVision,實現了路面狀況不良的記錄和警報功能。此外,在掃街車的前方和側邊安裝攝影機,用於驗證道路基礎設施/法規執行違規行為。所有影像資料將在車輛返回客戶車廠時,透過公司的私有 Wi-Fi 網路自動上傳至 Google Cloud Platform 進行處理。道路管理單位可透過使用者友善的網頁介面查看結果,並在必要時將結果派送至 311 通報系統。採用 AI 驅動的車載解決方案,同時降低總擁有成本(TCO),無疑是 RCM 的未來趨勢。
結論
通過 E-mark 認證的車載資通訊電腦 VTC 6222,採用 Intel Atom® 四核心處理器 E3950,最高時脈可達 2.0GHz。搭配 Google Coral TPU 使用,能夠在需要低延遲偵測時,透過近即時推論實現邊緣 AI 應用 —— RCM。VTC 6222 具備 2.5 吋可抽取式 SSD/SD 記憶卡,並符合 MIL-STD-810G 振動和衝擊標準,能夠在嚴苛環境下正常運作。
應用架構圖

應用需求關鍵特性
- Intel Atom® 四核心處理器 E3950,最高時脈 2.0GHz
- 4 個 GbE PoE埠(IEEE 802.3af/at,最大功率 60W)
- 內建 u-blox M8N/M9N GNSS
- 內建 CAN Bus 2.0B
- 三個影像輸出,一個 VGA 和兩個 HDMI
- 3 個 mini-PCIe 擴充插槽
- 雙外部儲存(相容15mm硬碟)
- E-mark認證