作者：王姵文
OpenVINO™為Intel推出的人工智慧（AI）加速開發工具，很適合AI學習、實作及應用開發，為推廣讓更多人了解及應用OpenVINO™進行開發，並加快AI的落地發展，Sertek舉辦本次的《OpenVINO™創意應用競賽》，邀請創客、學生及AI新創共同來提案參與，並將作品匯聚及推播，激發更多人的創意，進而提升台灣在人工智慧產業化及產業 AI 化的競爭力。
在經過五週的充電上課教學、團隊實作後，11/17(日)的Demo Day和決賽日，競賽參與團隊進行專案Pitch，一共14組團隊將各自的創意成果展現，並選出前三名和五名佳作。來看看OpenVINO™ x Edge AI在大眾的創意之下有哪些創新想法和應用。
「Intel推出OpenVINO™作為影像辨識的工具，希望能有更多人了解並運用OpenVINO™做為AI實作學習的器材，並藉此開發出更多創意運用」，Sertek協理杜灝叡為這次自造松競賽點出核心，期許團隊能運用OpenVINO™做出許多不同的創意。
14組團隊輪番展示成果 展現影像辨識和Edge AI的無限創意
本次Demo Day活動由14組團隊輪番演示各自關於影像辨識的應用主題，各個都有其特色與亮點。先來看看這次得獎的團隊：
第一名：陰陽眼小幫手／方碼科技
方碼科技以「陰陽眼小幫手」專案獲得本次競賽首獎（攝影：歐敏銓）
《方碼科技》團隊的應用主題是陰陽眼小幫手，用在工廠產線或物流的人工智慧條碼掃描，是一個滿足特定市場的獨特方案，此系統具備高效、準確、穩定等特性，並且能實際協助廠房的流程提高工作效率，再加上在技術上結合OpenVINO™快速推論與方碼科技解碼核心技術，因此獲得評審們的一致青睞，以最高分拿走這次的五萬元首獎。
第一名方碼科技和評審長Sertek協理杜灝叡（圖左）合照（攝影：劉庭芸）
第二名：使用AI在藝術科技／跨領域研究室
跨領域研究室團隊解講在互動藝術上使用AI影像辨識技術（攝影：劉庭芸）
《跨領域研究室》團隊的應用主題是「使用AI在藝術科技」，他們從科技藝術的角度出發，利用OpenVINO™之視覺辨識技術，從美國紐約大都會藝術博物館與國立故宮博物院的藝術開放資料中擷取畫作中的人臉資料，再與鏡頭前的人臉進行比對，即時讓使用者能與歷史畫作產生虛實之對映，從遊戲性互動觸發對電腦視覺、深度學習、藝術文化的學習動機。這個專案的互動效果極佳，發展潛力很大，因而得到了本次的第二名獎項肯定。
第二名跨領域研究室和評審Intel 王宗業經理（右三）合照（攝影：劉庭芸）
第三名：智慧魚缸／智慧魚缸團隊
智慧魚缸團隊介紹如何應用OpenVINO進行魚種辨識（攝影：劉庭芸）
《智慧魚缸》團隊是利用影像辨識技術來分辨出魚缸中的觀賞魚(大魚、小魚)及水草種類，開發目標希望降低伺服器傳輸頻寬不夠，和降低邊緣影像傳輸成本的問題，使用技術是OpenVINO™、YOLO、Raspberry Pi，作法是建置一個WebCam攝影機在魚缸內來做辨識，下一步會將攝影機建置在養殖池水底收集養殖池中魚隻影像資訊，並監測魚隻數量與活動力。這專案得到本次競賽的第三名肯定。
第三名智慧魚缸和評審研華科技蔡朝凱工程師（左）合照（攝影：劉庭芸）
獲得佳作的團隊一共有5組，包括D.C.團隊的「顏知有悟 － 陪伴型機器人」、AI-30405團隊的「立可譯 — 智慧影像轉譯軟體」、Lovester團隊的「智慧捉龍蝦機器人」、雨女無瓜團隊的「手勢辨識系統」，和ML南霸天團隊的「AR-Ez學英文」。
佳作五組團隊和本次競賽講師兼評審許哲豪（左一），及評審北科大賴冠廷教授（右一）合照（攝影：劉庭芸）
其中D.C.團隊的主題是「顏知有悟 － 陪伴型機器人」，希望能有效減少醫療人員的工作量，定期量測生理參數，並告知目前作息定期巡邏，用人臉辨識了解受測者，並利用皮膚下方的微血管之微量變化量測心律，優點是非侵入式量測生理參數，減少生活干擾，能即時回饋結果以便於後續診斷，最重要的是能更有效地提供完整的照護。
D.C.團隊介紹「顏知有悟 － 陪伴型機器人」專案（攝影：歐敏銓）
AI-30405團隊的主題是「立可譯 — 智慧影像轉譯軟體」，可以用在教育、AI、語言學習和觀光，利用影像辨識將親眼所見即時轉譯成單字，提高學習語言的樂趣，隨拍隨譯，降低學習門檻與偏鄉教育資源差距，使用OpenVINO™改良影像辨識執行，讓Model最佳化，同樣在CPU上進行運算，達到設備輕量化、體積迷你化、人工智慧普及化。而ML南霸天團隊的應用主題是利用影像辨識看到東西就顯示出物件的英文，讓學英文可以更容易！
AI-30405團隊介紹「立可譯 — 智慧影像轉譯軟體」專案（攝影：歐敏銓）
遺珠之憾
這次參賽的每個團隊都各有特色，但獎項有限，加上有些團隊雖然技術實力佳，但簡報包裝的不夠「亮麗」，或挑戰的題目難度過高，造成完成度不夠，可能因此而未能得獎，誠為遺珠之憾。以社群人稱賴桑的「我來幫你撿」這團隊來說，提出針對水果種類與熟成度的光譜辨識系統，希望運用手持式的光譜儀來即時分辨出水果的甜度，是記者相當看好發展性的一個題目，但也許因仍在概念展示階段而未獲得獎肯定，相當可惜。
另一個遺珠則為OCRer團隊開發的手持式車牌辨認系統，整套應用系統已有相當完整且具體的成果，只要找到客戶，應該很也可進入商轉階段。其他未得獎的團隊主題也值得參考，其中「看你往那兒逃」利用影像辨識進行犯罪偵查，可用在走失老人小孩行蹤查詢，代替員警定時和不定時平面和立體定點機動巡邏；「學院系統開發」團隊的主題是學院天網IOT，應用在學校防止學生代點名和作弊，也可以讓父母即時掌握小孩在學校的情況，適合國中小各年級的學童；「我看見-下一步」的主題是根據監視器辨識行為後所擷取下來的照片，有效辨識人體姿態與行為動作；「車位與水情管理」則利用OpenVINO™做停車車位的監測與停車場淹水情況的管理。
小結
14組團隊的應用主題很多元，從工廠端的人工條碼掃描，到結合藝術的人臉和名畫的對應互動，或是很符合老年化社會的陪伴型機器人，都凸顯了團隊的多元創意和發想，也再次體現了OpenVINO™身為AI加速開發工具的實質助益。
不管名次如何，這些團隊願意投入自己的時間來進行創意應用的開發實作，都非常值得肯定，而所有的付出都必回到自己的身上，也期待看到這些專案能繼續發展下去，並影響更多新創團隊或Maker投入研究，讓許多意想不到的運用都能被實現。
評審、團隊和現場來賓一起大合照（攝影：劉庭芸）
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