【NTUST_HISLAB】前進自駕車世代-基於邊緣裝置之車道置中系統
為提升自駕車系統的可靠度,即時以及能夠正確的辨識是系統非常重要的兩個指標。 所以提升車道線檢測任務在視覺線索不佳的情況的辨識能力,且搭配OpenVINO技術優化模型減少計算量,結合兩者後系統能提升幀數、低延遲的辨識效果,能夠為自駕車提供更優秀的穩定性。
為提升自駕車系統的可靠度,即時以及能夠正確的辨識是系統非常重要的兩個指標。 所以提升車道線檢測任務在視覺線索不佳的情況的辨識能力,且搭配OpenVINO技術優化模型減少計算量,結合兩者後系統能提升幀數、低延遲的辨識效果,能夠為自駕車提供更優秀的穩定性。
在台灣,機車騎士被左後方大車撞死碾死的慘劇經常發生,我們分析認為受害騎士往往都不知道左後/正後方大車的狀況,因而提出用 AI 方法來開發APP以幫助騎士,其概念是:偵測大車即時回報。
以長者生活安適為目標,建立智慧科技輔助照護市場需求,引導、帶動相關產業發展,從而提供更多元、優質、平價的智慧科技輔助照護產品/服務。
本隊提出先進AI影像辨識技術的全場域人員追蹤分析系統—airaTrack,有別於一般AI物件辨識,airaTrack使用人形特徵值生成與交叉比對的方式,提供適用於各場域的解決方案。透過使用OpenVINO平台進行部屬,使用CPU即可完成龐大的分析運算,減少對GPU的依賴,並反應於商務使用上降低75%的硬體成本,同時可以使用企業既有的虛擬機架構,滿足資安認證需求。
本團隊搭配 Intel OpenVINO toolkit 與第 11 代 intel 處理器,提出利用胸腔 X 光影像建立肋骨骨折之影像辨識模型,僅需0.3秒即可辨識出骨折區域。
透過寵物攝影機的影像辨識,我們可以辨別狗狗在哪、在做什麼事情,並將其轉換為文字,導入資料庫,主人可以收到狗狗今天的活動概況,數據紀錄後台會彙整出寵物一天的生活習慣、作息、狀態、飲食量及喝水量,以製作寵物資料庫。當發生危險情況時,會即時發出APP警示訊號通知主人。
我們的作品是通過 Intel OpenVINO Toolkit 對人臉進行辨識與學習額頭位置,搭配紅外線熱成像儀精準量測額溫。藉由這個概念引導至對新生幼兒的照護與狀態回報,進而減少父母對於照護幼兒的困擾與不安。
由於獲得大量帶有標註資料的醫學影像並不容易,因此,本專案採用了自監督式學習方法架構,從少量醫學資料中學習醫學影像的良性息肉與惡性息肉的特徵表示方法,可有效部屬Edged AI裝置,結合OpenVINO Toolkit進行息肉分類。