自行車是現(xiàn)代人的休閑新寵，每逢假日就能看見(jiàn)許多自行車趴趴走。然而現(xiàn)代都會(huì)空間狹小又閉塞，自行車得在馬路或人行道上行駛，險(xiǎn)象環(huán)生的情況令人捏把冷汗。國(guó)外有團(tuán)體提出利用紅外線感應(yīng)的概念，建構(gòu)一套智能交通管制系統(tǒng)，這個(gè)構(gòu)想是否值得實(shí)現(xiàn)呢？

世界各國(guó)的自行車數(shù)目有越來(lái)越多的趨勢(shì)，提升單車族的行車安全慢慢成為目前的當(dāng)務(wù)之急。美國(guó)紐約稱得上是數(shù)一數(shù)二的大都會(huì)，不過(guò)還是有機(jī)會(huì)看見(jiàn)自行車在街上行駛。這些自行車雖然有秩序地騎在馬路邊緣，但是旁邊盡是高速行駛的車輛，稍有閃失就可能釀成意外。

既然現(xiàn)代科技這么發(fā)達(dá)，是否能夠利用科技來(lái)改善單車族的行車安全？如果能夠在街道上設(shè)立某種智能系統(tǒng)，全天候監(jiān)控車輛與行人的流量，結(jié)合移動(dòng)設(shè)備即時(shí)回報(bào)附近的路況，一定有助于改善單車族的行車安全，行人與車輛也能因而受益。

聽(tīng)起來(lái)好像挺贊的，但是要付諸實(shí)行卻有實(shí)務(wù)上的困難。目前的道路監(jiān)視器主要是用來(lái)監(jiān)控馬路上的車輛，若要額外監(jiān)控行人或單車族，勢(shì)必得擴(kuò)大監(jiān)視器的監(jiān)控范圍，并導(dǎo)入人臉辨識(shí)系統(tǒng)之類的機(jī)制，還需要更精確的演算法。這么做鐵定得花上不少功夫，又有侵害隱私的爭(zhēng)議，要實(shí)現(xiàn)這個(gè)構(gòu)想并非易事。

換個(gè)角度思考，如果改為采用較單純的紅外線影像，是否能夠降低成本與爭(zhēng)議呢？目前的紅外線感應(yīng)技術(shù)相當(dāng)成熟，也沒(méi)有無(wú)線射頻辨識(shí)（RFID）那種泄漏個(gè)資的疑慮，似乎是一條值得嘗試的途徑。

單車得跟汽車爭(zhēng)道，險(xiǎn)象環(huán)生。

丹麥奧爾堡大學(xué)的莉凱·蓋德（Rikke Gade）就開(kāi)發(fā)出一套概念性質(zhì)的紅外線感應(yīng)系統(tǒng)，效果十分理想。“紅外線影像的捕捉并不會(huì)受到光線影響，入夜也可以正常捕捉紅外線影像，就算全天候捕捉也不成問(wèn)題。”蓋德說(shuō)。

蓋德將紅外線攝影機(jī)架設(shè)在繁忙的十字路口上方，為了增加感應(yīng)范圍，紅外線攝影機(jī)架設(shè)在大樓的制高點(diǎn)。攝影機(jī)將持續(xù)捕捉紅外線影像，同時(shí)利用電腦的演算法對(duì)影像加以分析。

“由于攝影機(jī)的影像分辨率偏低，有時(shí)甚至只有幾個(gè)像素的大小，要分辨出正確的紅外線影像并非易事。”蓋德說(shuō)，“我們的研究團(tuán)隊(duì)在這方面力有未逮，為了要分辨出該物體是行人、車輛、自行車，還是一只狗，就足以搞得人仰馬翻。”

利用紅外線攝影機(jī)捕捉到的物件移動(dòng)路徑圖。

紅外線攝影機(jī)所捕捉的影像十分雜亂，必須根據(jù)地形幾何空間加以校正，讓影像里的每個(gè)像素都能對(duì)應(yīng)到現(xiàn)實(shí)的座標(biāo)位置，這部份得歸功于哥本哈根大學(xué)的索倫·尼爾森的幫忙。“當(dāng)你找出每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的現(xiàn)實(shí)座標(biāo)位置，就可以建立一個(gè)影像與座標(biāo)位置的資料矩陣。”尼爾森說(shuō)。

這些資料讓研究人員得以看見(jiàn)行人或單車走進(jìn)該區(qū)域，并追蹤對(duì)方的移動(dòng)軌跡。自行車應(yīng)該趁現(xiàn)在穿越十字路口，還是等車流量降低再移動(dòng)？眼前那群行人到底是單純的徘徊，還是打算加緊腳步穿越馬路？這些疑問(wèn)都可以利用搜集到的資料加以回答。

從影像中找出自行車，并記錄其移動(dòng)路徑。

紅外線感應(yīng)系統(tǒng)能夠紓解繁忙的交通亂象嗎？

“這套系統(tǒng)試著掌握十字路口的路況，尤其是車輛與自行車靠太近的情況。”蓋德表示，“舉例來(lái)說(shuō)，汽車轉(zhuǎn)彎轉(zhuǎn)得太過(guò)突然，就可能迫近正好通過(guò)的自行車，一場(chǎng)車禍就有可能發(fā)生。我們的目標(biāo)是找出車流與自行車流的動(dòng)向，并在必要的時(shí)候發(fā)出警訊。”

上面這些內(nèi)容不僅是理論，還是已經(jīng)付諸實(shí)行的實(shí)務(wù)概念。許多先進(jìn)國(guó)家也在進(jìn)行類似的實(shí)驗(yàn)，比方說(shuō)在室內(nèi)體育場(chǎng)架設(shè)攝影機(jī)，用來(lái)監(jiān)控球迷的動(dòng)線，以免發(fā)生人踩人的意外；新西蘭則是使用攝影機(jī)監(jiān)控路口的車流量，并在必要的時(shí)候?qū)煌ㄟM(jìn)行控管，將車流疏導(dǎo)至流量較低的路線。

辨識(shí)車輛并不困難，至于辨識(shí)行人與自行車就頗有難度。

假如紅外線感應(yīng)系統(tǒng)能夠發(fā)揮預(yù)期的效果，就有機(jī)會(huì)改善都會(huì)的交通亂象，替單車族帶來(lái)更多的安全。“電腦可利用演算法處理大量且復(fù)雜的即時(shí)交通資料，計(jì)算這個(gè)區(qū)域有多少行人與車輛，進(jìn)而估算他們離去的可能路徑。這套系統(tǒng)除了有助于改善交通環(huán)境，還可以順便評(píng)估區(qū)域的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，甚至是生活機(jī)能的完備程度。”蓋德說(shuō)。

蓋德的說(shuō)法聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)抽象，下面就用實(shí)例來(lái)說(shuō)明：政府根據(jù)某個(gè)紅外線攝影機(jī)的追蹤資料，發(fā)現(xiàn)這個(gè)區(qū)域內(nèi)的行人總是快步通過(guò)，很少在商店與公園停下腳步。政府就可以根據(jù)這份資料，在街道設(shè)立幾張長(zhǎng)椅，給民眾一個(gè)休息的機(jī)會(huì)；或是干脆多種幾棵樹(shù)，給行人一個(gè)更舒適的步行環(huán)境。

就這樣，政府可以隨時(shí)調(diào)整該區(qū)域的機(jī)能結(jié)構(gòu)，形成所謂的回饋循環(huán)（feedback loop）。如果調(diào)整移動(dòng)帶來(lái)正面效應(yīng)，將有效提升該區(qū)域的生活機(jī)能；反之，若移動(dòng)結(jié)果不盡理想，也可以立刻修正，不至于替市民帶來(lái)麻煩。

利用紅外線攝影機(jī)調(diào)適交通號(hào)志的示意圖。

既然紅外線感應(yīng)系統(tǒng)這么厲害，是否有機(jī)會(huì)取代傳統(tǒng)的紅綠燈呢？答案目前還不甚明朗，但是的確有人朝這方向努力。英國(guó)紐卡索大學(xué)就在紐卡索的市中心進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在汽車擋風(fēng)玻璃上安裝感應(yīng)設(shè)備，根據(jù)路況動(dòng)態(tài)調(diào)整號(hào)志，若前面有交通事故，還可以回報(bào)給駕駛。如果行駛在路上的是救護(hù)車，號(hào)志會(huì)自動(dòng)變成綠燈以利救護(hù)車通行。

“舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)道路上的車輛速度偏慢，就會(huì)將這條路之后的 4 個(gè)號(hào)志變成綠燈。”紐卡索大學(xué)的教授，菲爾布萊絲（Phil Blythe）指出，“在交通打結(jié)或是車流量偏高的路段，其中的車輛有機(jī)會(huì)獲得較高的優(yōu)先權(quán)，讓整體交通流量維持在標(biāo)準(zhǔn)以上。”

紅外線攝影機(jī)會(huì)偵測(cè)等紅燈的人數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整下一個(gè)綠燈的持續(xù)時(shí)間。

紅外線感應(yīng)系統(tǒng)只是眾多類似構(gòu)想的其中一個(gè)，短期目標(biāo)是改善自行車環(huán)境，長(zhǎng)期目標(biāo)則是改善整體的交通環(huán)境，進(jìn)而讓傳統(tǒng)都會(huì)蛻變?yōu)橹悄芏紩?huì)。如果紅外線感應(yīng)系統(tǒng)，或是任何概念類似的系統(tǒng)，能夠替單車族帶來(lái)更多的安全與便利，我們對(duì)此自然是樂(lè)觀其成。希望臺(tái)灣也能早日導(dǎo)入這類系統(tǒng)，對(duì)單車族甚至是行人都是一大福音。