台科大打造AI十字路口 精准掌握交通违规与车流

台科大资工系戴文凯教授指导刘维轩(中)、林鼎杰(左)、黄维坪同学所组的团队，研发一套智慧十字路口系统，获得2021年全国大专校院智慧创新暨跨域整合创作竞赛数位永续科技组第一名。(台科大提供／李侑珊台北传真)

台科大资工系团队透过人工智慧深度学习方法，利用现有道路监控画面进行辨识，有效侦测路口上的交通违规与车流状况，获得2021年全国大专校院智慧创新暨跨域整合创作竞赛数位永续科技组第一名。(台科大提供／李侑珊台北传真)

交通事故多发生在十字路口，台科大资工系团队透过人工智慧深度学习方法，利用现有道路监控画面进行辨识，透过物件辨识技术侦测画面中车辆之位置与类别，并透过多物件追踪技术对车辆辨识的结果进行分析，有效侦测路口上的交通违规与车流状况，获得2021年全国大专校院智慧创新暨跨域整合创作竞赛数位永续科技组冠军。

由台科大资工系戴文凯教授指导刘维轩、林鼎杰、黄维坪同学所组的团队，研发一套智慧十字路口系统，将各路口所搜集的交通资讯进行统整后，透过统计介面，可以呈现各路口于每日各时段的交通违规与车流状况，进一步绘制统计图表，并对不同路口进行排名统计，帮助相关人员能够快速评估重点路口，拟定合适的改善措施，降低交通事故的发生。

特别的是，这套智慧十字路口系统，可以直接利用路口监视影像，进行全时间全天候全场景的分析，不论是白天、晚上、下雨都能有效的辨识，可同时进行多物件的追踪，且车种分类精细至七种，包含小客车、巴士、摩托车、小卡车、大卡车、半联结车与全联结车，透过特制的活用绘制遮罩的方式，将物件辨识与多物件追踪的结果整合，可以车流计数，并将禁行车种、逆向行驶、违规跨线与违规左右转判断，高达95％以上的辨识准确率，系统透过视觉化的整合的介面，非常方便操作者使用。

台科大资工系林鼎杰同学表示，台湾多数交通事故地点皆发生在十字路口，肇事原因多为违规跨线、违规左右转与逆向行驶等交通违规导致，因此团队希望在不用额外架设监控设备的状况下，透过现有的监控画面就能透过深度学习的方式分析，这次分析的是交通部所提供的淡海新市镇试验场域之CCTV影像资料，希望在智慧交通上能实际解决问题和提供协助。

台科大资工系刘维轩同学则说，论文题目就是将影像辨识深度学习应用在智慧交通的情境上，对这个主题很有兴趣，参加竞赛让自己延伸许多其他的面向和发想，透过思考，在技术上更为精进，毕业后也将进入智慧交通领域的研发工作，希望能将所学实际应用。

由教育部指导的全国大专校院智慧创新暨跨域整合创作竞赛，是为了鼓励全国大专校院师生从事资通讯软硬体实务设计，期望培养智慧创新跨域整合人才。本次竞赛分为物联网组、智慧机器组、数位永续科技组、体感互动科技组与电商与金融科技组共五组，参赛者来自不同的大学、系所，是国内具相当指标性的竞赛之一。