捷運擁擠度怎麼查?北捷App上線車廂人潮即時顯示功能,每日2萬筆數據協助預測舒適度
捷運擁擠度怎麼查?北捷App上線車廂人潮即時顯示功能,每日2萬筆數據協助預測舒適度
2020.05.08 | 時事焦點

台北捷運公司公布「車廂擁擠度即時告知功能」功能,即日起於板南線優先試辦,透過「台北捷運GO」App及板南線月台電視,旅客輕鬆掌握板南線進站列車內的人潮狀況;特別是防疫期間,除了強制戴口罩搭捷運,此功能更有助旅客避開人潮較多的車廂!試辦期間廣蒐旅客使用意見,作為未來應用參考。

即日起,使用「台北捷運GO」App,立即掌握板南線車廂人潮狀況,將車廂擁擠程度分為舒適(綠色)、普通(黃色)、略多(橘色)及人多(紅色)等4個等級。旅客只要下載「台北捷運GO」App、原已下載用戶更新至最新版本後,點選「捷運路網」下方「車站資訊」項目;接著,選擇自己所在的板南線車站,於列車到站時間右側點選擁擠度圖示,便可以獲知即將進站列車最新的車廂擁擠度資訊。

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圖/ T客邦

台北捷運公司表示,此項功能是由車輛處、資訊處組成研發設計團隊,透過列車壓力感測器,計算出車廂載重所承受的壓力值,進而轉化為車廂擁擠程度,依照旅客人數多寡區分成舒適、普通、略多及人多等4個感受程度,並依序用綠、黃、橘、紅色加強辨識;民眾可以透過月台電視,提前了解下一班列車各車廂的人潮狀況,相同的數據也會傳送到台北捷運Go App,做為民眾搭乘捷運的參考,希望藉此達到分散車廂人潮的效果,讓旅客享受更優質的搭車環境。

捷運列車的載客重量究竟要如何測量?車輛處黃明盛場長表示,秘密武器就是「壓力感測器」,在每節車廂底下的次懸吊系統氣管上,均安裝一支長約5.7公分的壓力感測器,接著透過管線將量測的數據傳到車上主機。為了確保傳輸管線不受雨水、灰塵及雜訊干擾,工作人員將傳輸管線做了完整防護;另外,車下有大型設備箱及密布的線路,「如何不變更原有設備,又可以將硬邦邦的管線安裝在狹小蜿蜒的空間?大家靈機一動,想到血管支架的原理,於是動腦自製類似像小水管等特殊工具,終於成功把管線放進轉折的空間裡。」

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圖中為壓力感測器
圖/ T客邦

板南線共有42列車,每列車共有6節車廂,全線共安裝252支壓力感測器,列車於離開車站關門時即回傳一筆資料,每天都有近兩萬筆數據;「如何將龐大數據轉化成符合旅客感受的車廂擁擠度,才是研發團隊真正的考驗!」車輛處研發中心主任楊明哲說。為了將車廂載重的壓力值,換算成旅客搭乘時感受的擁擠度,團隊歷經3個月時間、無數次運算程式的微調,並且實際攜帶沙包到車廂進行載重測試,「這是我們自主研發的程式,我為我們團隊感到驕傲!」

「車廂擁擠度即時告知功能」初期選擇板南線試辦,將廣蒐旅客操作接受度,作為未來應用參考。

提醒大家,板南線終端站如頂埔站及南港展覽館站,由於是列車發車起站,不會提供查詢顯示車廂擁擠度資訊。

此外,月台電視亦配合升級,繼去年提升「列車到站資訊」功能,包括字體放大、增加到站提醒音效及中英語廣播告知列車前往的終點站;亦將在螢幕上增加車廂擁擠度提醒,方便候車旅客提前了解該部進站列車的人潮狀況。

如何用APP查詢

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圖/ T客邦
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責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:T客邦

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

閱讀完整案例

85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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