AI影像助警方办交通事故 台科大推人工智慧技术
▲台科大前瞻智能影像暨视觉技术研究中心，在教育部大学产业创新研发计划支持下，将人工智慧、影像辨识技术应用在智慧交通。来自印尼的台科大电机系博士班学生吕小龙，毕业后也将留在台湾从事人工智慧相关工作。（图／台科大提供）
在复杂的交通环境下，运用人工智慧、视觉影像辨识就能准确找出一辆黄色往南移动的特定厂牌小轿车。台科大将人工智慧、影像辨识技术广泛应用在工业瑕疵检测、人脸辨识、车辆辨识、物件侦测、医疗照护的跌倒侦测等面向，不但透过人工智慧解决生活问题，更成功结合产业资源，共同进行人才培育及创新技术研发。台科大校长廖庆荣表示，人工智慧高速发展，应用无所不在，借由学界与业界双方交流、研发合作、技术支援及服务，不仅教授能和业界相互学习，让研究真正被落实应用进而提升经济发展与生活品质，也能让学生们在学校就接触业界动态，在学校就能有人工智慧应用的第一线实战经验。
台科大前瞻智能影像暨视觉技术研究中心主任郭景明表示，人工智慧、深度学习、机器学习、视觉演算法等关键技术日益精进，中心共投入20多名研究人力，透过影像视觉技术分析协助解决不同产业的问题。例如协助致茂电子在产品的即时瑕疵检测，大幅提升产业效能；借由视讯浓缩技术打造智慧交通与治安防护，也透过人工智慧让远端智慧照护守护健康。
郭景明说明，在智慧制造中，人工智慧影像分析技术可以成为智慧制造的双眼，产线透过深度学习演算法的视觉检测，可快速而精准的判别产品瑕疵。台科大进行的电池瑕疵检测，就是使用深度学习架构对产线上的产品进行即时瑕疵检测，透过深度卷积网路能学习到凹陷瑕疵与破损瑕疵的特征，再利用所学到的特征影像中将瑕疵处挑选出来，大幅提升产线效能及降低人力成本。
▲台科大前瞻智能影像暨视觉技术研究中心以人工智慧协助工厂产线上即时光学检测。（图／台科大提供）不论是交通监控画面或是监视影像，原本要花数十小时的影片，现在只要几分钟就能看完，还能找出特定的资讯。台科大团队指出，在短时间浏览监控影像，更特别的是还能进一步针对目标物的特性，不论是颜色、大小甚至是行径路段、移动方向，都可以快速找出目标。
郭景明表示，影像资料经过分类、物件辨识、追踪等技术后，获得影像中的资讯进行分析进而达到预测的目标。接下来团队更会开发物件意图辨识技术与意图预测路径分析模组，这样的智慧辨识意外系统，就可以在意外发生以前，做到预测、警示的功能。除了在智慧制造、智慧交通、治安维护上以人工智慧解决问题，台科大的研究也能远端守护健康。郭景明说，AI照护辨识服务系统，包括跌倒侦测、远距精准量测等功能，都可以长距离、主动连续、高准度且去识别化的非接触式感测系统，不用透过穿戴装置，只要透过雷达感测脉搏及呼吸，或是透过雷达及飞时测距等多种感测技术及深度学习分析的人工智慧演算法，就可在保护个人隐私权的同时，也不受外在光源与日夜间环境的影响，侦测病患入院时生理数据及卧床照护上的跌倒与离床的状态。
▲台科大电机所学生萧力玮透过大学产业创新研发计划，和业界实际接轨，有许多人工智慧的实战经验。（图／台科大提供）
台科大电机所学生萧力玮，大学时期在台科大就开始学习人工智慧，现在已经可以自己完成演算法，透过大学产业创新研发计划，和业界实际接轨，有许多人工智慧的实战经验。萧力玮说，参与计划接触到许多新科技，其中对视觉影像领域特别感兴趣，也确立了未来努力的方向。除此之外，因为要时常和厂商沟通讨论，学会跳脱工程师的立场，用厂商或客户的角度思考问题，沟通能力也进步许多。来自印尼的台科大电机系博士班学生吕小龙，参与智慧交通系统的开发，自己写程式建构系统，利用视讯浓缩技术达到在短时间浏览并监控影像。吕小龙说，参与计划经常和厂商及客户沟通，才发现除了建构系统本身的专业技术，如何让系统更容易被使用者理解，能够更直觉的操作也很重要，学习到的内容比以前更广更多元，毕业后也打算留在台湾发展，从事人工智慧与视觉辨识相关领域工作。
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