CameoAir 環境物聯網空氣污染AI數據分析平台

  1. 全台跨域污染源追蹤及管理。
  2. 將環境感測數據結合時空分析，時空精度可達分鐘尺度及街道尺度。
  3. AI自動學習，強化「來源偵測」、「潛在監控」及「稽查應變」三大面向。

雲端智慧整合管理

空氣污染只能用肉眼、身體感覺，民眾陳情之異味往往難以辨別來源，即使以儀器檢測，也無法精準定位污染源，導致空氣品質的管理效率低。

透過人工智慧分析，加上即時感測器輔助，可有效定位污染源，將可疑工廠數量縮減達50%。經由與前線稽查單位合作，可指認出待改善工廠，有效減輕前線稽查人員負擔。

卡米爾股份有限公司

  • 藉由排放熱區及污染熱度，限縮可疑區域，發揮最大稽查效益。
  • 污染分析，找出排放熱門時段與潛在區域，輔助進行稽查。
  • 推薦並排序限縮可疑工廠清單，減少重複查找步驟，快速一鍵到位。
  • 污染動畫即時生成、即時推播，事件發生後，可即時查看污染動畫變化。
  • 提供重大事件及污染趨勢排行榜。
  • 提供潛勢熱區分析。
  • 回溯可疑排放情形，24小時、全年無休，即時偵測異常事件。
  • 和環保署合作，運用環境感測數據，搭配AI巨量資料分析，輔助稽查可疑工廠，查獲總計 2.2 億空污費。

卡米爾的不同

  • PM2.5高潛勢感測器熱區自動分析
  • PM2.5時空序列異常偵測模型
  • 逆軌跡可疑污染源區域自動標定
  • 即時串流訊息佇列處理機制
  • 時空數據回溯動態地圖自動產生模式
  • 容器化彈性管理架構