分類彙整: 台南市政府

從登革熱防治的誘卵桶談發展人工智慧的難題

為了提昇登革熱防治相關工作的效率,陸續接觸了不少人工智慧領域的團隊,希望能夠讓誘卵桶的蟲卵計算工作交給人工智慧處理;在一些範例影像的處理上可以看到不錯的成效,只是問題來了,如何取得大量且品質穩定的影像以及如何即時取得計算結果?

處理誘卵桶的第一線人員,為了深入許多巷弄,經常是以機車代步,因此沒辦法攜帶比較大型的設備;同時他們並不是只有處理誘卵桶數據,現場計算蟲卵數量超過警戒值時,他們會需要即刻在周遭區域進行積水容器的清查等工作,有時也得針對積水位置進行投藥等工作,所以如果照片拍攝工作沒辦法簡化到一定程度,其實不容易取代既有人工流程。

也因為必須深入巷弄,第一線人員的作業環境是複雜的,有時在下雨等天候不佳的情況還是得工作,設備的防水、防摔等等設計都必須要被考量進去;同時這個設備也不能太貴重,因為第一線人員需要做許多工作,很難同時兼顧高貴的設備避免遺失,攜帶貴重的設備會增加工作人員的壓力。

誘卵桶放置的位置不一定有穩定的網路連線,而第一線人員在完成影像拍攝之後需要短時間內就取得計算結果,因為這關係著他們是否要接著進行延伸的環境檢查工作,這樣的條件下會需要在設備端就進行初步的計算,而不是等到影像傳回機房才做處理,然後這個設備不能太貴、不能太重…

也思考過,如果調整誘卵桶的設計或是作業方式去配合自動化的需求,這個方向就會衍生一個方法論的重新檢驗,因為現有的方法已經經過許多專家學者的檢驗,具有一定的可信度,調整誘卵桶的設計表示這個驗證的程序需要重新來過,學術驗證的嚴謹過程大概也不是短時間內可以完成實驗。

我們知道人工智慧的技術突破讓許多影像辨識變得可能,但設定了一個主題之後往往需要有各種週邊配合,回頭看這個案例,我們可以找到很多處理影像辨識的團隊,但是很難找到能夠突破各種作業環境限制的解決方案;不過這也突顯了我們並沒有充裕的預算進行大規模的登革熱防治工作,目前所知新加坡針對類似的誘殺桶有安排一組人力專門做影像拍攝工作,因此他們在防疫工作導入人工智慧的部份對比之下有更好的基礎。

天氣慢慢轉涼了,所以登革熱疫情已經可以看出趨緩的情況,希望我們在明年夏天來臨之前可以找出更好的方法來解決登革熱問題。

拜訪旭海安溯水產公司

下午(8/22)去拜訪旭海安溯水產公司的黃大哥,原本相關新聞出現時大家臆測應該是沒有備援設施,供電異常時才會造成損失,但在跟智慧型設備廠商開會時聽聞其實黃大哥有裝,所以好奇想要了解事件的細節,黃大哥也很爽快的答應了我的拜訪

在討論之後才發現,原來黃大哥的概念非常進步,所有的養殖魚池都有裝置水質偵測設備,也有發電機與自動切換設計,但台電供電的突波直接造成了馬達燒毀,這大概是始料未及的地方

黃大哥表示,智慧型設備導入約兩年,透過各種數值的偵測避免了多次的養殖危機,特別是今年以來各種氣候異常的情況,如果沒有這些設備大概損失會非常慘重,所以未來他如果有新增的養殖池都會把智慧型設備當作必要的設施之一

他們最近也嘗試使用微波設備進行入侵偵測,他表示如果只是要偵測入侵,以紅外線設備即可,透過微波是希望精準記錄入侵路徑,未來無人機技術進步時或許可以直接出動無人機進行主動的嚇阻工作

另外黃大哥也做了很多實驗,像是透過牡蠣、藻類等互補性的生物去淨化養殖水池,減少或避免各種用藥以及提升對環境的友善,以及自行加工與建立自有品牌等等,黃大哥表示,做了這麼多嘗試就是希望讓養殖漁業可以看得到未來

會中也跟黃大哥相約,未來有機會的話台南智慧城市辦公室會針對智慧養殖舉辦活動,黃大哥願意提供在地的業者現場觀摩智慧設備的實際運作情況,如果時間允許,黃大哥也願意分享自己的使用經驗,期待讓台南的養殖漁業可以一起走向國際

相關新聞 https://m.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/2881279

旭海安溯水產 https://www.facebook.com/133853873795223/

登革熱防疫工作系統雛型與展望

參與了幾次流行疫指中心會議後,釐清了之前製作病媒蚊監控採樣數據地圖的疑問,也進一步的提議要把會議中的資料彙整工作自動化,於是製作了這個登革熱防疫工作系統雛型,除了希望解決繁複的資料彙整工作,也希望作為未來既有資訊系統改版的參考。

流行疫指中心會議主要是進行整體防疫工作的溝通與協調,因此會有來自各單位的報告資料,為了會議中有效討論,這些資料都需要進一步的彙整,據說最早的情況是每天接收來自各地的傳真資料,然後在會議進行前花費大量人力整理成各種報表或圖表;現況則是由熟悉網路工具的人員處理,透過 Google 表單接收資料取代傳真,只是彙整資料的工作仍然需要花不少時間。

最近專家建議表單接收的資料應該從區延伸到各里,讓彙整的工作從原本的 37 區擴大到數百個里,因為防疫工作不太能夠短時間內增加大量人力,舊有資訊系統的調整也需要很長的時間,因此我嘗試只針對這個需求去開發小型的系統;今天大致完成了一個可以運作的雛型,希望接下來能夠順利幫上忙。

從這個過程看到了很多數字,數字對應的工作大部份沒有資訊系統或是沒有跟系統直接連結,因此在跟資訊團隊交流時提到,這或許可以在疫情獲得控制後思考如何納入既有資訊系統架構中。

以室內噴藥工作為例,如果每個防疫人員都配有能夠連線網路的智慧型手機,就可以在作業現場透過簡單的按鈕點選完成各項所需填報工作,只要能夠順利在系統記錄,各種階段需要的報表就能夠自動產生,而不需要在防疫人員忙了一天之後還得回到辦公室整理當天的工作記錄,在疫情擴大時各項填報與匯整工作往往成為人力的瓶頸,但缺乏這些資料也沒辦法進行有效的決策,資訊系統在這個環節上可以發揮最大的效益。

現況雖然台南的疫情沒有擴大趨勢,但許多國家都有嚴重的疫情傳出,大家還是高度警戒狀態,期待資訊技術未來有機會多幫一些忙。

病媒蚊這樣找!請看病媒蚊監控採樣數據地圖

陸續出現了在樹上或在草叢中找病媒蚊的新聞報導,只是依據 2002 前半年針對 7,296 村里進行的調查,登革熱病媒蚊主要孳生於水桶(26.3%)、花瓶(10.5%)、水缸陶甕(10.4%)及廢輪胎(8.9%)為主(*1),所以各個衛生單位才會持續強調巡倒清刷這樣的口訣,因為大部分的孳生源就在你我的生活周遭。

在 2015 的大流行過後,國家衛生研究院(以下稱國衛院)的蚊媒病中心開始嘗試一個新的作法,透過低成本的誘卵桶去發展出值得信賴的指標,讓防疫單位可以將有限的資源投入在重點區域,提高防疫效果;基於國衛院的資料(*2),我把資料放進地圖呈現,讓大家可以一目了然看出需要注意的地方,除了希望協助防疫單位進行相關工作,也希望藉由這個地圖提醒大家需要留意的區域。

病媒蚊監控採樣數據地圖 – https://kiang.github.io/ovitrap/

依據國衛院的指標(*3),在地圖中標示深紫色的區域就是優先需要注意的里,而地圖上密集的圓點則是標記了誘卵桶放置的位置,圓點的顏色由深而淺代表了該點數值的高低差異,紫色與紅色的點需要特別注意。基本的概念是每個設定觀察的里會放置 10 個左右的誘卵桶,當誘卵桶捕捉到的卵數超過 500 ,或是有超過 60% 誘卵桶發現蚊蟲的卵,就表示該里需要特別注意。

剛開始取得資料的時候其實有點疑惑,因為數字怎麼加都不對,後來進一步請教了臺南市政府登革熱防治中心才確認,國衛院的資料包含了多個單位的數據,計算指標應該要由個別單位的數據進行,也才慢慢看懂台南市衛生局的資料是長期且固定位置的監控,而來自蚊媒病中心的資料則是跟隨著疫情進行重點式的監控。地圖預設呈現的是台南市衛生局的資料,透過右手邊的功能列可以進一步切換其他單位數據。

誘卵桶的調查方法雖然沒有布氏指數嚴謹,但因為成本低、統計速度快,所以可以設置大量的觀察點,且以每週一次的頻率持續更新資料,對於數據分析需求來說優於布氏指數。

除了單一指標的呈現,衛生福利部疾病管制署也試著推出了蚊媒地圖(*4)去綜合多種指標呈現,只是目前的警示區域超過第一線人力能夠防治的範圍,進行防治工作後也不容易從指標看出防治成果,因此目前台南的防治工作還是聚焦在單一誘卵桶指數進行。

病媒蚊監控採樣數據地圖上的里或是圓點都可以透過點選展開完整的資訊,也可以進一步切換不同週的資料進行比對,希望能夠讓大家更容易了解蚊子會出現在哪裡,然後提醒自己與身邊的人共同投入防疫工作,盡快讓這次的登革熱疫情降溫。

*1. 登革熱病媒蚊的種類與分布-全球登革熱同步發燒 – https://www.cdc.gov.tw/Category/ListContent/z3l-ni_hN8XQhdqusEuKQA?uaid=_qHiWbqU-lpHBYl2LKYXjg
*2. 病媒蚊監控採樣數據管理系統 – http://tainan-ovitrap.nmbdcrc.tw/
*3. 社區登革熱防疫新力軍 誘殺斑蚊裡應外合 – http://www.nhri.org.tw/NHRI_WEB/nhriw001Action.do?status=Show_Dtl&nid=20190104680580110000&uid=20081204954976470000
*4. 衛生福利部疾病管制署蚊媒地圖 – https://cdcdengue.azurewebsites.net/VectorMap.aspx

新工作: 台南市政府智慧城市辦公室執行秘書

<?php
echo (strtotime(‘2019-07-08’) – strtotime(‘2018-12-25’)) / 86400;

在 195 天後,我又換名片了,辦公室也從 2 樓高升到 12 樓,現在在男廁大面窗戶前上廁所應該不用擔心窗外會有人跟我打招呼了 (?)

在今天以前,其實參與開會的時間遠超過寫程式,在跟朋友閒聊時都戲稱現在寫程式是用來陶冶性情的,技術應該鈍了不少,只是這樣的情況接下來其實不會有太大改變,因為我期待的智慧城市並不是只讓自己看起來很智慧,而是希望透過技術的結合讓更多市民、市府員工以及各種組織的智慧融入到這個城市的運作之中,這件事情的門檻一直不在技術,而是永無止境的溝通。

之前有聊過台南智慧城市怎麼做(*1),網路電話的部份有了一點點進展,即將上線的新版市民服務系統會嘗試帶入小規模的網路電話架構,同時整個市府 160 多個大小總機系統間也開始進行評估,希望能夠順利導入,讓市府的電話通訊進入新的里程碑。

交通事件資訊流通的部份也剛獲得交通部運研所團隊的同意,即將在接下來密切合作,讓台南的各種交通事件能夠站在巨人的肩膀上大步邁進,最終能夠運用各種標準與民間應用交流資訊,讓同樣的資料可以發揮更大價值。

其他項目大多還在討論與評估階段,不過同時也接觸了更多進行中的專案,未來有機會就陸續跟大家介紹這些專案進行的情況。

因為希望能夠善用各種智慧,如果你也有些具體的想法,歡迎找個機會一起聊聊 😉

*1. 台南智慧城市怎麼做 – https://medium.com/%E6%B1%9F%E6%98%8E%E5%AE%97-kiang/e9b31bb96f6f

農地工廠問題,執法會比立法重要

(照片由那盛拍攝)

6/27 工廠管理輔導法增修條文在立法院正式通過了,條文內容已經看到了許多批評,我對內容的變動其實沒有太強烈的感覺,因為從 90 年開始出現的工廠管理輔導法,還沒有一次能夠有效讓農地工廠數量顯著減少,我期待的是這次法規變動後對應的作為有機會真的讓農地工廠問題畫出有效的停損點。

農地工廠數量 3.8 萬,有嘗試申請臨時登記的約 1 萬多件,實際取得約 7 千多家,遞件申請特定地區不到百家,真的順利合法化的屈指可數,違章工廠增加的速度還是遠大於合法化工廠,這些數據說明了現有法規有許多窒礙難行之處,修法有其必要性,但修法後能否改善執行情況大概還是得觀望後續作為。

我曾經走到拆除農地工廠的現場,這個工廠還在蓋的過程中,但是現場已經有水有電,甚至旁邊已經蓋好的鄰居連門牌都有了,這不只顯示我們的法規存在著漏洞,更代表著這些漏洞被民間很高效率的整合運用,對應的政府部門收到通報的第一時間則是會花很長時間釐清責任歸屬,對比之下就像一盤散沙,自然很難有效遏止農地工廠數量的增長,如何讓政府有效率的運作,比起精美的法規可能更為重要。

過去清查農地工廠資訊一直被歸類為地方政府的責任,但地方政府大多沒有充裕的資源與人力進行各種工作,更別說來自各級民意代表的壓力,加上農地工廠對於地方稅收與就業機會等等效果大於既有農地耕作,在許多農地因為耕作不符成本休耕的情況下,地方政府沒有足夠的誘因與能力去有效處理這個問題,這次修法要求中央與地方共同協作的部份是比較值得肯定的地方。

農地工廠的存在有許多歷史淵源,劃定停損點務實面對是必要的,期待質疑的聲音可以化為新法推動的力量,讓農地工廠問題真的有機會看到改變的機會。

e等公務園+學習平臺快速上課方式

對於許多公務員來說,除了做不完的事情,還有上不完的課程,所以會覺得很厭世(?)。最近被人事單位通知一定要上滿 N 個小時的指定課程,所以認真研究了一下,找到一個可以快速上完線上課程的方式,只是需要一點點程式開發能力。

學習平臺上面的課程,必須看完超過一半的時間才能夠進行測驗,也才能夠取得這個課程的時數,也就是說 2 個小時的課程至少要看完 1 個小時的內容才能夠完成,所以大部分的人都是畫面開著就去做其他事情;但是太久沒有操作系統會自動登出,所以會經常需要回來電腦前動動滑鼠。

程式的運作方式大概是每隔 10-15 秒累加一次時間,試著透過程式模擬發現並沒有做嚴格的檢查,所以出現一個漏洞是我可以每隔 1 秒執行一次程式,網站會以為每次的執行都是 10-15 秒,因此可以加速 10 倍上完課程;而因為是透過程式執行,也沒有自動登出的問題,所以把程式放下去跑一陣子回來就可以開始測驗,然後取得課程時數。

這樣的設計錯誤很常見,作為程式設計師也經常會被提醒別輕易相信使用者提供的資料,但這次就當它是個美麗的錯誤吧 (?)

160 天來,那個在台南市長室萌芽的專案系統

專案系統操作畫面

感謝黃偉哲市長的賞識,讓我有機會跟著進入到台南市長室服務,在屆滿 160 天的今天想要用專案系統發展過程回顧一下自己做了些什麼。

在市長室的工作很有挑戰性,因為資訊進入市長室之前已經在許多公文流程中累積,一份公文背後可能代表了十多場的會議以及上百個人次參與的討論,要想一時半刻看懂不太容易;我試著建置了一個專案系統,從記錄工作開始,慢慢的探索可能的規律,而這些資料隨著時間的累積效果才慢慢浮現,像是各次市政會議以及各種對外的新聞稿,在幾次緊急的情況中才可以看出這個過程值得投資。

市長臉書的經營比較特別,除了會有人帶動氣氛之外,我們也會參與處理具體的陳情案件;只是慢慢可以發現,案件累積的速度越來越快,在既有的臉書介面中還找不到剛看過的討論,新的通知又持續湧入。個別案件的處理也常常需要在多次電話聯繫中才有辦法找到合適的回應內容,或是剛好過程被打斷而忘記自己處理的狀態,下次想起來又得從頭來過。

我們後來嘗試透過第三方的服務記錄在臉書上出現過的留言,解決了原有操作介面不易掌握的問題;同時透過已經建置的專案系統跟各局處建立聯繫管道,在專案系統轉發臉書上的陳情資訊,大量的電話聯繫工作被專案系統取代,臉書陳情工作帶來的工作量才稍微能夠獲得控制。

台南其實是個自有預算不太充裕的都市,我們很多工作的推行必須仰賴中央補助,在發現錯過了幾個補助案之後,我們試著從公文系統取得各種跟中央補助有關的內容,目前透過人工放入專案系統追蹤,當發現有異常狀況時會主動關心與了解,希望能夠改善既有公文流程外的一些盲點。

我們在專案系統上帶入了越來越多的分工,現在已經有上百人參與其中,這些互動過程累積的資料成了一個知識庫,很多常見問題只要透過系統搜尋就可以找到答案;只是目前這些過程對大部分人來說是額外進行的操作,理想上應該跟既有系統結合來減少人工操作,這大概會是接下來努力的目標。

備註:

自駕車在台南的現在與未來

在討論台南高架單軌捷運時,無論是說明會現場或在網路上,都有遇到一些民眾強調我們不需要捷運,只要靠自駕車就可以滿足大眾運輸需求,彷彿科幻影片中的情節就即將在眼前展開。其實我也期待這樣的未來,只是就我所知的範圍,自駕車還沒有成熟到可以預估導入期程。

Medium 討論: https://medium.com/%E6%B1%9F%E6%98%8E%E5%AE%97-kiang/9391f1ba3ac0

目前最常用來分級的是 NHTSA 網站上提到的 SAE (Society of Automotive Engineers) 等級(*1),目前你能夠看到的大部分自駕車只在第二級,也就是可以自動依據路況家減速與轉彎,這在高速公路可以處理操作性的駕駛工作,但駕駛人仍然需要介入處理例外狀況。

自駕車的領導廠商 Tesla 號稱 2020 年底要進展到第四級,也就是在高速公路上的大部分路況都能夠自動處理,目前這個時間表我是存疑的;而即使進展到第四級,這樣的自駕車還是無法在市區道路自動運作,因為第五級才是我們一般所認知的自動駕駛。

在台灣,去年 11/30 才剛三讀通過無人載具科技創新實驗條例,最快今年六月才會受理申請,屆時才會讓自駕車的實驗從封閉場域走到市區道路這樣的開放場域中,但這樣的實驗必須投入非常多的週邊監控設備與人力,台南會爭取第一時間參與這個實驗,但我覺得 10-20 年後我們才會有比較成熟的技術,然後才會接著大眾運輸政策的討論。

台南有沙崙的自駕車測試場可以進行完整的封閉環境測試,在今年有機會看到廠商申請開放場域測試,我們需要從這些測試過程中累積足夠的經驗,才有可能讓自駕車嘗試取代大眾運輸。

台南同時也缺乏許多基礎軟硬體,像是台南的道路圖資數位化資料庫應該還沒超過 50% ,更別說自駕車期待的全道路 3D 圖資;我們的各種路況資訊還沒完成整合,自駕車可能也需要我們在道路規劃時帶入必要的感測器等等,這些預期都是相當大筆的投資,所以我才會說現在還看不到自駕車成為大眾運輸政策選項的可能。

同時現在也有些針對 SAE 分級的檢討(*2),因為並不是到了第四級就好像考 80 分一樣,事實上到了第五級可能只是剛好 60 分及格而已,後面還有很長的一段路要走,所以這個時間點還是期待趕快蓋高架單軌捷運會實際點。

*1. https://www.nhtsa.gov/technology-innovation/automated-vehicles-safety
*2. SAE 自動駕駛分級具誤導性 它需要被重新定義 https://www.stockfeel.com.tw/sae-%E8%87%AA%E5%8B%95%E9%A7%95%E9%A7%9B%E5%88%86%E7%B4%9A-tesla/

台南智慧城市怎麼做?


<?php
echo floor((time() – strtotime(‘2018-12-25’)) / 86400);

上面這個程式的執行結果是 111 ,也就是說我在市長室工作已經 111 天,想要針對智慧城市這個議題聊聊,這段期間我所看到的幾個題目,以及目前想到的解決方式。

網路電話

因為經常需要聯繫府內不同的單位,所以對於目前總機系統的侷限感受很深。傳統的總機系統會有實體線路限制,如果希望兩三萬人都透過總機系統串連在一起,會需要準備對應的實體線路空間,而台南市政府有許多不同地理位置的辦公廳舍,專屬的線路需要龐大成本,因此大多是分開建置總機系統,透過外部電話線路串連。

這樣的架構並不會無法聯繫,只是撥打過程內外線混雜,增加了許多額外的操作與等待時間,這個問題或許網路電話能夠解決。

網路電話因為透過網路傳輸,理論上網路可以連線的位置都可以加入虛擬的總機系統,受惠於網路傳輸技術的進步,現在大部份地方都可以取得足夠的網路頻寬進行通話;而且網路電話發展已經成熟,許多週邊設備讓網路與傳統總機混用的情況得以實現,這表示可以漸進式進行更換,而不用一次汰換所有設備。

幸運的是,教育部過去推行網路電話已經很長一段時間,所以台南教育局已經存在很好的典範,基於這個典範進行複製與延伸,台南就可以有一個涵蓋所有單位的網路電話系統;因為透過網路傳輸,所以第一時間感受到的好處就是會電話費的大幅降低,進一步的可以進行各種數據分析,找出市府服務的瓶頸點進行改善,有助於提昇整體服務品質。

交通事件資訊流通

工務局其實已經建置了道路挖掘管理系統,裡面可以看到各地正在進行的工程,只是這些資訊必須要市民主動檢索,一般民眾並沒有經常查閱的習慣,許多時候都是看到施工告示牌才知道自己遇到封路造成的塞車中。現在民間業者已經有一些解決方案存在,像是 Google 地圖服務就能夠呈現即時路況,同時運用它的導航功能規劃行程時會自動避開有路況的位置。

台南當然沒有能力建置一套像 Google 地圖那樣的系統,但是我們可以透過共通的標準進行合作,把各個局處會影響到交通的各種事件資訊提供給民間廠商應用,降低因為施工造成的交通瓶頸壓力。

這個部份交通部運研所已經在進行嘗試,希望台南有機會參與其中,或許可以讓台南經常壅塞的印象有些改善。

微感測

水利局針對雨量以及防汛設備已經開始布建 LoRA 基地台,目前的測試訊號可以穩定傳輸 3 公里方圓,單一基地台號稱可以蒐集上千個裝置的資料,所以可以有很多餘裕進行其他嘗試;環保局的空氣感測與交通局的停車位感測則是使用 NB-Iot 技術,雖然不用自行維護基礎設施,但設備數量增加或是提高資料傳輸頻率時會需要考量通訊費用。

目前的想法是希望以水利局使用的 LoRA 技術建置涵蓋整個大台南的感測網路,使用警察局已經建置的一千多個路口監視器網路作為基礎去延伸 LoRA 基地台,在這個基礎上擴大環境感測的節點,針對空氣品質、淹水與交通等議題蒐集更多的資訊,進而讓相關執法人員能夠更有效率,決策也有機會環繞著實際資料進行。

台南點

過去各局處獨立運作良好,只是個別建置的資訊系統會有許多資料重複蒐集問題,進而衍生無法順利連結資料或版本不一情況。這個問題在地政局內部已經漸進式克服,所以在地政局的基礎上,或許可以衍生各種地理資訊的連結,像是門牌、工商登記、各種公共設施等等,每個資料在蒐集過程以地籍資料為基礎去延伸,這樣一來各種分析、統計可以有更細膩的層次,進而引導出更多因地制宜的政策作法。

同時現有公車、清潔車等具有公共性質的車輛,每天在台南的大街小巷穿梭,基本的需求就是清楚知道每台車行進到哪裡,這個需求已經逐漸獲得滿足;除此之外,這些移動的車輛,如果能夠裝設其他感測設備,或許也可以帶出道路品質、街景等等資訊,有系統的蒐集後就可以帶出更多想像。

小結

當然,智慧城市的議題可以很廣泛也可以很深入,很多時候技術只是整個過程很小的一部分,如何讓人們相信以及參與想像會是最大難題;這裡只是概要性的歸納想法,應該還有許多可以深入探討的問題,歡迎大家指教。

期待接下來有機會讓更多具體想法在台南落地生根。

參考簡報 – http://kiang.github.io/slides/20190211_smart_city.html
心智圖 – https://sense.tw/map/5a1b6bd8-a593-4071-92e3-dd663c36374f