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海大整合AI智慧 推智慧交通車流分析系統

2018-12-11 17:20經濟日報 楊鎮州

藉由「魚眼攝影機AI之車流技術」不僅讓系統準確度提高,計算效能上也大幅提升,並且...
藉由「魚眼攝影機AI之車流技術」不僅讓系統準確度提高,計算效能上也大幅提升,並且能在low power的GPU晶片上執行即時辨識。 圖/國立海洋大學提供
中研院資訊所廖弘源所長與海洋大學資工系謝君偉教授結合產官學研合作開發的「智慧交通車流分析」系統,透過涵蓋較廣視角且在可使用簡易計算的edge端上同時辨識分析出車型、車色、及車流向等數據之「智慧交通車流分析」系統。

海洋大學資工系謝君偉教授表示,為了減少攝影機組的架設成本,以及避免監測的死角,近期開發出「魚眼攝影機AI之車流技術」,本技術除了成功解決魚眼攝影機的扭曲內容外,也發展自己的高效能AI程式,提出全新深度學習運算架構,不僅準確度提升,計算效能上也大大提升,並且能在low power的GPU晶片上執行即時辨識。

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謝君偉教授指出,這項開發能達到深度學習網路,做到更大的解析度(Bigger, 大於1920x1920)、更快(Efficient, 在TX2的板子能做到FPS>20之速度)、更小(Smaller, 小於15x15)物件、更斜(Tilted超過30度),一般深度學習技術,對於小於30x30的物件都不能偵測,此BEST nets重要核心技術為「極小物件偵測」,能從魚眼鏡頭或空拍鏡頭,針對小於15x15之車輛、車牌、行人有效偵測與辨識。

另一特點是能在一般顯示卡執行,除了可應用「智慧交通車流分析」系統上,也可用在醫療影像分析上,例如腦神經瘤、腎腫瘤、血球分析;可以用來計算人流,例如政見發表之聽眾人數;也可應用於精緻農業,例如觀察植物成長情況;也可於軍事上,偵測坦克車與飛機等;或是應用於防災上,例如偵測土石流等,這項技術的發展與應用將持續朝著適合台灣廠商「在地化」、「輕量化」、「晶片化」等要求之AI關鍵辨識技術而努力。

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