AI人工智能机车的制作方法

ai人工智能机车
技术领域
1.本技术有关于一种ai人工智能机车，尤指一种可于骑乘机车进行巡逻时，具有主动检测的效果，而达到较佳的侦防机动性以及侦防即时性的功效的ai人工智能机车。


背景技术：

2.一般员警于进行巡逻勤务时，通常会以骑乘机车的方式进行，待发现有违规者或疑似违规者，便将其拦下进行盘查，由于此种拦查方式耗时，因此，若于员警进行巡逻勤务时导入科技执法的方式，将可有效避免前述的缺失，且实际执行时可具有侦防机动性以及侦防即时性。
3.本技术针对现有多数量款的警用机车，发展成为一具有多功能智能侦防移动载台；于移动载台上安装ai计算机、摄影机等设备，可于行进中针对相对移动行进中的车牌或路边停车的车辆，针对赃车或犯案车辆车牌，即时进行车牌辨识；并于ai计算机安装人脸辨识系统软件，由值勤的警员配戴可携轻便无线式摄影机装置，在信号可接收范围内将影像传至机车用ai计算机，进行即时人脸辨识功能，针对犯罪嫌疑人或具危险性人物的立即辨认及警示，发挥主动侦查及对执法人员的保护；利用可携式摄影机，开发一演算法可分析影像辨识，因喝酒产生生理变化，作为判别酒测对象。也可于机车上安装雷达测速设备，结合车上ai计算机车牌辨识功能，于一定点进行超速车辆警示；结合云端车辆数据库信息，对超速的对象可进行即时手机简讯善意提醒，使尽量降低因超速而造成伤亡事件，达到友善城市目标。


技术实现要素：

4.本技术的主要目的，在于避免上述公知缺失持续存在，借以可于骑乘机车进行巡逻时，具有主动检测的效果，而达到较佳的侦防机动性以及侦防即时性的功效。
5.为达上述目的，本技术一种ai人工智能机车，其包含有：一机车、一ai人工智能装置、一第一车牌影像撷取装置、一第二车牌影像撷取装置、一显示装置以及一警示装置。该机车包括一传动装置、一承载装置、一电力装置、一照明装置及一控制装置，该承载装置具有一舱室，该电力装置至少提供该传动装置与该照明装置所需的电力；该ai人工智能装置设于该承载装置的舱室，且该ai人工智能装置电连接该机车的电力装置；该第一车牌影像撷取装置设于该机车的控制装置前端，该第一车牌影像撷取装置电连接该ai人工智能装置；该第二车牌影像撷取装置设于该机车的控制装置前端，该第二车牌影像撷取装置电连接该ai人工智能装置；该显示装置设于该机车的控制装置后端，该显示装置电连接该ai人工智能装置；该警示装置设于该机车，该警示装置电连接该ai人工智能装置。
6.本技术另提供一种ai人工智能机车，其包含有：一机车、一ai人工智能装置、一第一车牌影像撷取装置、一第二车牌影像撷取装置、一显示装置以及一电源供应管理装置。该机车包括一传动装置、一承载装置、一电力装置、一照明装置及一控制装置，该承载装置具有一舱室，该电力装置至少提供该传动装置与该照明装置所需的电力；该ai人工智能装置
设于该承载装置的舱室，且该ai人工智能装置电连接该机车的电力装置；该第一车牌影像撷取装置设于该机车的控制装置前端，该第一车牌影像撷取装置电连接该ai人工智能装置；该第二车牌影像撷取装置设于该机车的控制装置前端，该第二车牌影像撷取装置电连接该ai人工智能装置；该显示装置设于该机车的控制装置后端，该显示装置电连接该ai人工智能装置；该电源供应管理装置电连接该ai人工智能装置，该电源供应管理装置作为该ai人工智能装置、该第一车牌影像撷取装置、该第二车牌影像撷取装置、该散热装置与该显示装置运作时的电力来源与电力控制。
7.于上述ai人工智能机车中，该传动装置至少包含有一电门控制器，该电门控制器电连接该ai人工智能装置。
8.于上述ai人工智能机车中，该ai人工智能装置包括有一处理单元、一稳压单元、一第一车牌判别数据库、一第二车牌判别数据库及一存储单元，该稳压单元、该第一车牌判别数据库、该第二车牌判别数据库与该存储单元电连接处理单元，及该稳压单元电连接该机车的电力装置。
9.于上述ai人工智能机车中，该处理单元作为该ai人工智能装置的控制与运算处理；该稳压单元可调节该电力装置至适当的输出电压并设有一低电压警示器，该存储单元至少可存储该第一车牌判别数据库与该第二车牌判别数据库所判别后的数据。
10.于上述ai人工智能机车中，该第一车牌判别数据库可判别路边停车车辆的车牌，而该第一车牌影像撷取装置撷取路边停车车辆的车牌影像后，由该第一车牌判别数据库进行判别。
11.于上述ai人工智能机车中，该第二车牌判别数据库可判别直行车车辆的车牌，而该第二车牌影像撷取装置撷取直行车车辆的车牌影像后，由该第二车牌判别数据库进行判别。
12.于上述ai人工智能机车中，该ai人工智能装置具有一外壳，该外壳至少可收纳该处理单元、该稳压单元、该第一车牌判别数据库、该第二车牌判别数据库与该存储单元，且该ai人工智能装置可借由该外壳设于该承载装置的舱室。
13.于上述ai人工智能机车中，该外壳的外侧具有一辐射散热降温涂层。
14.于上述ai人工智能机车中，还包含有一散热装置，其电连接该ai人工智能装置，该散热装置设于该承载装置的舱室且对应该ai人工智能装置，该ai人工智能装置进一步包含有一温控模块，该温控模块可检测该舱室或该ai人工智能装置的温度并设有一高温警示器，由该ai人工智能装置启动该散热装置进行散热。
15.于上述ai人工智能机车中，该散热装置具有一气体输入单元及一气体输出单元，该气体输入单元将外部气体导引至该ai人工智能装置，该气体输出单元将该舱室内部的气体导出。
16.于上述ai人工智能机车中，该第一车牌影像撷取装置具有一第一摄影机及一第一投光器，该第一摄影机撷取路边停车车辆的车牌影像后，由该ai人工智能装置进行判别。
17.于上述ai人工智能机车中，该第一摄影机为cl-95n-3010m摄影机，以ntsc为信号格式，使用1/3”cis影像感测器，像素数为1305(h)x1049(v)，且以扫描系统为2:1lnterlace，具有内建的同步系统，以800tvl(cvbs 960h)水平分辨率，s/n比值为50db以上，burst level 0.286vp-p，最低照度0.1lux，具有0.55的伽马校正与自动agc，电动快门
1/480秒，视频输出等级为1.0vp-p,75ohm(cvbs 960h)，镜头为3.0mm～10mm f 1:1.6，以直流10vto15v作为电压源，电源电流为max 80ma(at dc 12v)，存储温湿度为-20℃～ 65℃/max90％，操作温湿度为-10℃～ 60℃/max80％。
18.于上述ai人工智能机车中，该第一投光器为ir-5w红外线投光器，ir为850nm、30angle，以直流5vto25v作为电压源，电源电流为max 470ma(at dc 12v)。
19.于上述ai人工智能机车中，该第二车牌影像撷取装置具有一第二摄影机及一第二投光器，该第二摄影机撷取直行车车辆的车牌影像后，由该ai人工智能装置进行判别。
20.于上述ai人工智能机车中，该第二摄影机为cl-95n-3010m摄影机，以ntsc为信号格式，使用1/2.8”cis影像感测器，像素数为1920(h)x1080(v)，且以扫描系统为progressive，以2000tvl(cvbs 960h)水平分辨率，burst level 0.286vp-p，s/n比值为50db以上，最低照度0.1lux，具有0.55的伽马校正与自动agc，电动快门1/480秒，视频输出等级为1.0vp-p,75ohm(ahd 1080p)，镜头为3.0mm～10mm f 1:1.6，以直流10vto15v作为电压源，电源电流为max 80ma(at dc 12v)，存储温湿度为-20℃～ 65℃/max90％，操作温湿度为-10℃～ 60℃/max80％。
21.于上述ai人工智能机车中，该第一投光器为ir-5w红外线投光器，ir为850nm、30angle，以直流5vto25v作为电压源，电源电流为max 470ma(at dc 12v)。
22.于上述ai人工智能机车中，该显示装置为一显示屏幕或触控屏幕。
23.于上述ai人工智能机车中，还包含有一人脸影像撷取装置、一酒测装置、一雷达测速装置或一rfid接收器，该人脸影像撷取装置、该酒测装置与该雷达测速装置可移除地设于该机车，该人脸影像撷取装置、该酒测装置与该雷达测速装置电连接该ai人工智能装置。
24.于上述ai人工智能机车中，该ai人工智能装置还包含有一人脸辨识模块及一云端警网数据库，该人脸影像撷取装置可撷取人脸影像后，由该人脸辨识模块配合该云端警网数据库进行辨识，并将辨识后的数据存储至该存储单元。
25.于上述ai人工智能机车中，该人脸影像撷取装置至少包含有一第三摄影机及一第三投光器，该第三摄影机撷取人脸影像后，由该人脸辨识模块配合该云端警网数据库进行辨识。
26.于上述ai人工智能机车中，还包含有一备用电池，该备用电池电连接该ai人工智能装置。
27.于上述ai人工智能机车中，该警示装置至少包含有一蜂鸣器及一灯组。
28.于上述ai人工智能机车中，该电源供应管理装置为包括有一电源管控模块及一充电电池，该充电电池电连接该电源管控模块，该充电电池作为该ai人工智能装置、该第一车牌影像撷取装置、该第二车牌影像撷取装置、该散热装置与该显示装置运作时的电力来源，该电源管控模块作为该充电电池供电时的电力控制。
29.借此，本技术的ai人工智能机车具备智能型移动侦防系统、多车道及智能路灯车牌辨识系统、可携式人脸辨识系统、可携式酒驾检测系统、机动辨识整合雷达测速系统、机动影像辨识整合rfid接收器、搭载360
°
环景摄影机路况实录与影像分析、云端数据库警网系统建置、路边停车计费车牌辨识功能以及多车道车牌辨识的多种应用功能。以及，使用本技术的ai人工智能机车为载具，搭载无线射频辨识系统(rfid)的接收器，可针对道路边人行道的标的物上，贴有主被动式rfid tag的标的物进行移动式检测及辨识，并可更新辨识
物的内存数据，应用于道路植树管理、路灯管理。同时，使用本技术的ai人工智能机车为载具，搭载360
°
环景摄影机路况实录与影像分析，可结合道路图资数据库及现址定位标定系统，作为自动驾驶行进道路判别之用。
附图说明
30.图1为本技术的ai人工智能机车立体外观示意图。
31.图2为本技术的侧视状态示意图。
32.图3为本技术的另一侧视状态示意图。
33.图4为本技术的气体导引示意图。
34.图5为本技术的ai人工智能机车操作方块示意图。
35.图6为本技术的管路系统配线图。
36.图7为本技术的ai人工智能机车另一实施例的操作方块示意图。
37.附图标号：
38.1：机车
39.11：传动装置
40.111：电门控制器
41.12：承载装置
42.121：舱室
43.13：电力装置
44.14：照明装置
45.15：控制装置
46.16：酒测装置
47.17：雷达测速装置
48.18：备用电池
49.2：ai人工智能装置
50.20：外壳
51.21：处理单元
52.22：稳压单元
53.23：第一车牌判别数据库
54.24：第二车牌判别数据库
55.25：存储单元
56.26：温控模块
57.27：人脸辨识模块
58.28：云端警网数据库
59.3：第一车牌影像撷取装置
60.31：第一摄影机
61.32：第一投光器
62.4：第二车牌影像撷取装置
63.41：第二摄影机
64.42：第二投光器
65.5：显示装置
66.6：警示装置
67.61：蜂鸣器
68.62：灯组
69.7：散热装置
70.71：气体输入单元
71.711、712：风扇
72.72：气体输出单元
73.8：人脸影像撷取装置
74.81：第三摄影机
75.82：第三投光器
76.9：电源供应管理装置
77.91：电源管控模块
78.92：充电电池
具体实施方式
79.图1至图5分别为本技术的ai人工智能机车的立体外观示意图、本技术的侧视状态示意图、本技术的另一侧视状态示意图、本技术的气体导引示意图及本技术的操作方块示意图。如图1至图5所示：本技术一种ai人工智能机车，其包含有一机车1、一ai人工智能装置2、一第一车牌影像撷取装置3、一第二车牌影像撷取装置4、一显示装置5以及一警示装置6。
80.如图1所示，该机车1包括一传动装置11、一承载装置12、一电力装置13、一照明装置14及一控制装置15，该承载装置12具有一舱室121，该电力装置13至少提供该传动装置11与该照明装置14所需的电力；其中前述机车1的各装置可例如后述的各部结构，该传动装置11可为引擎、发电系统及轮胎；该承载装置12可为车体、车壳及置物箱；该电力装置13为车用电池系统；该照明装置14可为大灯、后灯及方向灯；该控制装置15为转向龙头。
81.该ai人工智能装置2设于该承载装置12的舱室121，且ai人工智能装置2电连接该机车1的电力装置13，其中该ai人工智能装置2可为一单机型态的ai计算机，或是以无线接收器云端方式建置于远端的ai装置，而由于该ai人工智能装置2设于该承载装置12的舱室121，因此，可于骑乘该机车1时不影响乘员的乘坐状态。
82.该第一车牌影像撷取装置3设于该机车1的控制装置15前端靠近右后照镜的位置，该第一车牌影像撷取装置3电连接该ai人工智能装置2。其中，一第一投光器32可组合至一第一摄影机31。
83.该第二车牌影像撷取装置4设于该机车1的控制装置15前端靠近左后照镜的位置，该第二车牌影像撷取装置4电连接该ai人工智能装置2。其中，一第二投光器42可组合至一第二摄影机41。
84.该显示装置5设于该机车1的控制装置15后端，该显示装置5电连接该ai人工智能装置2。
85.该警示装置6设于该机车1的后方或前方，该警示装置6电连接该ai人工智能装置
2。
86.当员警骑乘机车进行巡逻时，可由该机车1的电力装置13提供该传动装置11、该照明装置14与该ai人工智能装置2所需的电力，并于骑乘途中以该第一车牌影像撷取装置3与该第二车牌影像撷取装置4即时撷取车辆的车牌影像，并以该ai人工智能装置2对该车牌影像进行即时的判别，并将该第一车牌影像撷取装置3与该第二车牌影像撷取装置4于骑乘途中所撷取的车牌影像加以存储；而本技术中该第一车牌影像撷取装置3与该第二车牌影像撷取装置4可撷取路边停车车辆的车牌，或(多车道)直行车车辆的车牌，分别由该ai人工智能装置2判别。而当该第一车牌影像撷取装置3与该第二车牌影像撷取装置4即时撷取车辆的车牌影像时，可由该ai人工智能装置2将影像处理后，经由该显示装置5进行显示，亦可于该ai人工智能装置2对该车牌影像进行判别后，将该车牌影像的判别结果由该显示装置5进行显示，以提供员警即时的影像。另外，更可于骑乘途中接获紧急事故处理的信息时，启动该警示装置6进行警示，以作为其他车辆的避让提醒。借此，可于骑乘本技术的机车1进行巡逻时，具有主动检测的效果，而达到较佳的侦防机动性以及侦防即时性的功效。
87.于本技术的第一实施例中，该传动装置11至少包含有一电门控制器111，该电门控制器111电连接该ai人工智能装置2。如此，当该机车1启动时，可同时获取该电力装置13的电力，以启动该ai人工智能装置2，而达到使用上的便利性。
88.如图5所示，于本技术的第一实施例中，该ai人工智能装置2包括有一处理单元21、一稳压单元22、一第一车牌判别数据库23、一第二车牌判别数据库24及一存储单元25，该稳压单元22、该第一车牌判别数据库23、该第二车牌判别数据库24与该存储单元25电连接处理单元21。
89.于本技术的第一实施例中，该处理单元21作为该ai人工智能装置2的控制与运算处理，而该处理单元21可作为该稳压单元22、该第一车牌判别数据库23、该第二车牌判别数据库24与该存储单元25的控制与运算处理(以及后续所述的散热装置7、人脸影像撷取装置8、雷达测速装置17、温控模块26、人脸辨识模块27、云端警网数据库28与备用电池9的控制与运算处理)；其中该处理单元21可为中央处理器、单晶片、软体或逻辑电路。借此，可执行庞大的数据控制与运算处理，而达到运作时的稳定性及精确性，以避免产生误差而影响侦防工作的进行。
90.于本技术的第一实施例中，该稳压单元22电连接该机车1的电力装置13，而该稳压单元22可调节该电力装置13至适当的输出电压。其中该稳压单元22可为变压器或电子式电压调整器，进而可将该电力装置13的输出电压调整至至少符合该ai人工智能装置2、该第一车牌影像撷取装置3、该第二车牌影像撷取装置4、该显示装置5与该警示装置6的电力需求，以避免电力过载而造成该ai人工智能装置2、该第一车牌影像撷取装置3、该第二车牌影像撷取装置4、该显示装置5与该警示装置6损坏或失去电力的情况，而达到维持正常运作的功效。使用者可对供电电压设定不同的检测电压数值于该ai人工智能装置2，并于该稳压单元22进一步设置一低电压警示器，当电压低于设定值时可发出警示信号。图6显示本技术的ai人工智能机车1的管路系统配线图，其中的箭头指示线表示油气配管的线路。
91.于本技术的第一实施例中，该第一车牌判别数据库23可判别路边停车车辆的车牌，而该第一车牌影像撷取装置3撷取路边停车车辆的车牌影像后，由该第一车牌判别数据库23进行判别。该第二车牌判别数据库24可判别直行车车辆的车牌，而该第二车牌影像撷
取装置4撷取直行车车辆的车牌影像后，由该第二车牌判别数据库24进行判别。如此，可分别以该第一车牌影像撷取装置3与该第二车牌影像撷取装置4撷取不同位置的车辆的车牌影像，并分别以该ai人工智能装置2的该第一车牌判别数据库23与该第二车牌判别数据库24进行判别，除具有较佳的即时判别效果之外，更可提升车牌影像办别的精确性，以避免误判而影响侦防工作的进行。
92.于本技术的第一实施例中，该存储单元25可为硬碟或云端硬碟，而该存储单元25至少可存储该第一车牌判别数据库23与该第二车牌判别数据库24所判别后的数据。如此，当该第一车牌影像撷取装置3与该第二车牌影像撷取装置4撷取车辆的车牌影像，并以该ai人工智能装置2的该第一车牌判别数据库23与该第二车牌判别数据库24对该车牌影像进行即时的判别后，可由该存储单元25加以存储，以作为证据保全与事后的判读处理，而达到较佳的侦防灵活性。
93.于本技术的第一实施例中，该ai人工智能装置2具有一外壳20，该外壳20至少可收纳该处理单元21、该稳压单元22、该第一车牌判别数据库23、该第二车牌判别数据库24与该存储单元25(以及后续所述的温控模块26、人脸辨识模块27与云端警网数据库28)，该ai人工智能装置2可借由该外壳20以锁固、卡接或其他方式设于该承载装置12的舱室121。如此，可借由该外壳20使该ai人工智能装置2具有稳固设置的功效，以避免乘员于该机车1的骑乘途中造成该ai人工智能装置2位移或掉落。
94.于本技术的第一实施例中，该外壳20的外侧可具有一辐射散热降温涂层，该射散热降温涂层耐温幅度涂料直接涂刷在要散热降温或是加快热量传导的物体表面。而该射散热降温涂层可以红外线的形式辐射移走该ai人工智能装置2运作时产生的热量，或是加快热量传导，并该射散热降温涂层涂层以大于0.92ε左右的发射率和红外波长波段向大气空间或是物体内部空间自动辐射热量，以加快热量交换，降低该ai人工智能装置2表面及内部温度，或是加快提高内部热量向物体外部传导，以提高热量交换率。
95.如图4所示，于本技术的第一实施例中，还包含有一散热装置7，其电连接该ai人工智能装置2，该散热装置7设于该承载装置12的舱室121且对应该ai人工智能装置2的外壳20，且该ai人工智能装置2包含有一温控模块26，该温控模块电连接该处理单元21并设有一高温警示器，该温控模块26可检测该舱室121内部环境的温度或该ai人工智能装置2的运作温度，并由该ai人工智能装置2的处理单元21启动该散热装置7进行散热。借此，当该ai人工智能装置2于运作时，可由该温控模块26即时检测该舱室121内部环境的温度以及该ai人工智能装置2的运作温度，而当该温控模块26检测到该舱室121内部环境的温度受引擎或环境高温的影响、以及该ai人工智能装置2的运作温度达设定值时，该高温警示器便发出警示信号并通知该处理单元21，使该处理单元21启动该散热装置7，以进行气体的导引并配合该外壳20的辐射散热降温涂层而作为散热的用途，而可避免该ai人工智能装置2因过热而产生当机或影响正常的判别作业。
96.于本技术的第一实施例中，该散热装置7具有一气体输入单元71及一气体输出单元72，该气体输入单元71将外部气体导引至该ai人工智能装置2，该气体输出单元72将该舱室121内部的气体导出。其中该气体输入单元71与该气体输出单元72分别由至少两个风扇711、712所组成。借此，当该ai人工智能装置2于运作时，可由该温控模块26即时检测该舱室121内部环境的温度以及该ai人工智能装置2的运作温度，而当该温控模块26检测到该舱室
121内部环境的温度以及该ai人工智能装置2的运作温度达设定值时，便发出信号通知该处理单元21，使该处理单元21启动该散热装置7，以该气体输入单元71的风扇711将外部气体导引至该ai人工智能装置2，并同时让该气体输出单元72以风扇712将该舱室121内部的气体导出，借以使该舱室121内部保持气体循环，并配合该外壳20的辐射散热降温涂层作为散热的使用，而可避免该ai人工智能装置2因过热而产生当机或影响正常的判别作业。
97.如图1所示，于本技术的第一实施例中，该第一车牌影像撷取装置3具有一第一摄影机31及一第一投光器32，该第一摄影机31撷取路边停车车辆的车牌影像后，由该ai人工智能装置2的该第一车牌判别数据库23进行判别，而当该第一摄影机31进行路边停车车辆的车牌影像撷取时，可由该第一投光器32进行补光，以使所撷取的路边停车车辆的车牌影像较为清晰。其中该第一摄影机31与该第一投光器32可为分离式或一体式的结构设计，且该第一车牌影像撷取装置3可借由卡榫式、夹式或螺锁式等方式设于该机车1的控制装置15前端。如此，可使本技术能更符合实际运用的需求。
98.于本技术的第一实施例中，该第一摄影机31为cl-95n-3010m摄影机，以ntsc为信号格式，使用1/3”cis影像感测器，像素数为1305(h)x1049(v)，且以扫描系统为2:1lnterlace，具有内建的同步系统，以800tvl(cvbs 960h)水平分辨率，s/n比值为50db以上，burst level 0.286vp-p，最低照度0.1lux，具有0.55的伽马校正与自动agc，电动快门1/480秒，视频输出等级为1.0vp-p,75ohm(cvbs 960h)，镜头为3.0mm～10mm f 1:1.6，以直流10vto15v作为电压源，电源电流为max 80ma(at dc 12v)，存储温湿度为-20℃～ 65℃/max90％，操作温湿度为-10℃～ 60℃/max80％。而该第一投光器32为ir-5w红外线投光器，ir为850nm、30angle，以直流5vto25v作为电压源，电源电流为max 470ma(at dc 12v)。如此，可利用该第一摄影机31与该第一投光器32的配合，精准地撷取路边停车车辆的车牌影像后(静止车辆的车牌)，由该第一车牌判别数据库23进行判别。
99.于本技术的第一实施例中，该第二车牌影像撷取装置4具有一第二摄影机41及一第二投光器42，该第二摄影机41撷取直行车车辆的车牌影像后，由该ai人工智能装置2的该第二车牌判别数据库24进行判别，而当该第二摄影机41进行直行车车辆的车牌影像撷取时，可由该第二投光器42进行补光，以使所撷取的直行车车辆的车牌影像较为清晰。其中该第二摄影机41与该第二投光器42可为分离式或一体式的结构设计，且该第二车牌影像撷取装置4可借由卡榫式、夹式或螺锁式等方式设于该机车1的控制装置15前端。如此，可使本技术能更符合实际运用的需求。
100.于本技术的第一实施例中，该第二摄影机41为cl-95n-3010m摄影机，以ntsc为信号格式，使用1/2.8”cis影像感测器，像素数为1920(h)x1080(v)，且以扫描系统为progressive，以2000tvl(cvbs 960h)水平分辨率，burst level 0.286vp-p，s/n比值为50db以上，最低照度0.1lux，具有0.55的伽马校正与自动agc，电动快门1/480秒，视频输出等级为1.0vp-p,75ohm(ahd 1080p)，镜头为3.0mm～10mm f 1:1.6，以直流10vto15v作为电压源，电源电流为max 80ma(at dc 12v)，存储温湿度为-20℃～ 65℃/max90％，操作温湿度为-10℃～ 60℃/max80％。该第一投光器42为ir-5w红外线投光器，ir为850nm、30angle，以直流5vto25v作为电压源，电源电流为max470ma(at dc 12v)。如此，可利用该第二摄影机41与该第二投光器42的配合，精准地撷取直行车车辆的车牌影像后(行进车辆的车牌)，由该第二车牌判别数据库24进行判别。
101.于本技术的第一实施例中，该显示装置5可为一显示屏幕或触控屏幕。如此，可于该ai人工智能装置2对该车牌影像进行判别后，将该车牌影像的判别结果由该显示装置5的显示屏幕进行显示，以提供员警即时的影像。另外，当该显示装置5为触控屏幕时，则可由该显示装置5至少对该ai人工智能装置2、该第一车牌影像撷取装置3、该第二车牌影像撷取装置4与该警示装置6进行各项操作与设定。如此，可使本技术能更符合实际运用的需求。
102.于本技术的其他实施例中，还包含有一人脸影像撷取装置8、一酒测装置16、一雷达测速装置17或一rfid接收器，该人脸影像撷取装置8、该酒测装置16、该雷达测速装置17与该rfid接收器以可拆卸的方式可移除地设于该机车1的适当位置处，该人脸影像撷取装置8、该酒测装置16、该雷达测速装置17与该rfid接收器电连接该ai人工智能装置2的处理单元21。如此，可借由该人脸影像撷取装置8对可疑人士进行人脸影像撷取，并由该ai人工智能装置2进行相关的辨识后，且将相关的辨识信息由该存储单元25加以存储；且可使用该酒测装置16对车辆驾驶进行酒测，并输出量测结果后由该存储单元25加以存储；亦可借由该雷达测速装置17检测车辆是否有超速的情形，并以该ai人工智能装置2进行相关的运算辨识后，将检测结果由该存储单元25加以存储。借此，除可符合实际运用的需求，更可作为证据保全与事后的判读处理，而达到较佳的侦防灵活性。
103.于本技术的上述实施例中，机车1可装设一无线射频辨识系统(rfid)接收器，可针对道路边人行道的标的物上，例如路树或路灯等，贴有主被动式rfid tag的标的物进行移动式检测及辨识，并可更新存储于存储单元25辨识物的内存数据，而进一步具备道路植数管理、路灯管理等的应用功能。
104.于本技术的上述实施例中，该ai人工智能装置2进一步包含有一人脸辨识模块27及一云端警网数据库28，该人脸影像撷取装置8可撷取人脸影像后，经由该人脸辨识模块27配合该云端警网数据库28进行辨识，并将辨识后的数据存储至该存储单元25。如此，当该人脸影像撷取装置8对可疑人士进行人脸影像撷取，并由该ai人工智能装置25的人脸辨识模块27配合该云端警网数据库28进行相关的辨识后，再将相关的辨识结果由该存储单元25加以存储。除可符合实际运用的需求，更可作为证据保全与事后的判读处理，而达到较佳的侦防灵活性。
105.于本技术的上述实施例中，该人脸影像撷取装置8至少包括有一第三摄影机81及一第三投光器82，该第三摄影机81撷取撷取人脸影像后，由该人脸辨识模块27配合该云端警网数据库28进行辨识。而当该第三摄影机81进行人脸影像撷取时，可由该第三投光器82进行补光，以使所撷取的人脸影像较为清晰。其中该第三摄影机81与该第三投光器82可为分离式或一体式的结构设计，以可拆卸的方式装设于机车1的适当位置。如此，可使本技术能更符合实际运用的需求。
106.于本技术的第一实施例中，还包含有一备用电池18，该备用电池18电连接该ai人工智能装置2的该稳压单元22。如此，可于该电力装置13失去电力时，借由该备用电池18持续进行供电，以避免该ai人工智能装置2、该第一车牌影像撷取装置3、该第二车牌影像撷取装置4、该显示装置5与该警示装置6损坏或失去电力的情况，而达到维持正常运作的功效。
107.于本技术的第一实施例中，该警示装置6至少包含有一蜂鸣器61及一灯组62。如此，乘员可于骑乘途中接获紧急事故处理的信息时，起动该警示装置6，由该蜂鸣器61与该灯组62发出声光效果进行警示，以作为其他车辆的避让提醒，以使本技术能更符合实际运
用的需求。
108.请参阅图7所示，本技术另一实施例的操作方块示意图。如图所示：本技术另提供一种ai人工智能机车，其包含有一机车1、一ai人工智能装置2、一第一车牌影像撷取装置3、一第二车牌影像撷取装置4、一显示装置5以及一电源供应管理装置9，于本实施例中可包含或不设置该警示装置6。
109.本实施例与上述各实施例的不同处在于，该电源供应管理装置9电连接该ai人工智能装置2的处理单元21，该电源供应管理装置9作为该ai人工智能装置2、该第一车牌影像撷取装置3、该第二车牌影像撷取装置4、该散热装置7与该显示装置5运作时的电力来源与电力控制。
110.于本技术的另一实施例中，该电源供应管理装置9为包括有一电源管控模块91及一充电电池92，该充电电池92电连接该电源管控模块91，该充电电池92作为该ai人工智能装置2、该第一车牌影像撷取装置3、该第二车牌影像撷取装置4、该散热装置7与该显示装置5运作时的电力来源，该电源管控模块91作为该充电电池92供电时的电力控制。
111.借此，可由该电力装置13提供该传动装置11、该照明装置14、该控制装置15、警示装置6所需的电力，并由该电源供应管理装置9作为该ai人工智能装置2、该第一车牌影像撷取装置3、该第二车牌影像撷取装置4、该散热装置7与该显示装置5运作时的电力来源与电力控制，借以利用该电力装置13与该电源供应管理装置9提供两种电力来源，并可分别供应不同装置所需的电力，以维持供电与运作时的稳定性。
112.综上所述，本技术的ai人工智能机车确实有效改进公知缺失，可于员警骑乘机车进行巡逻时，具有主动检测的效果，而达到较佳的侦防机动性以及侦防即时性的功效，具备智能型移动侦防系统、多车道及智能路灯车牌辨识系统、可携式人脸辨识系统、可携式酒驾检测系统、机动辨识整合雷达测速系统、云端数据库警网系统建置、路边停车计费车牌辨识功能以及多车道车牌辨识的多种应用功能，而使本技术具有进步、实用且符合使用者需求，因此本技术的ai人工智能机车已具备专利申请的基本要件，故而依法提出申请专利申请。
113.惟以上所述者，仅为本技术的较佳实施例，当不得以此限定本技术实施的技术范围，因此凡参照本技术申请权利要求所限定的保护范围与说明书内容所作的简单等效变化与修饰，皆应仍属本技术日后取得专利所涵盖的范围。