【Hearing Edge】深度 3D 人體重建應用於助聽器選配
本專案期望藉由人體建模提供個人化助聽器驗配,除了以用戶身體外型推論其 HRTF(頭部相關傳輸函數) 與實耳測量對聲學增益的影響外,更提供非處方助聽器個人化選配之解決方案。
本專案期望藉由人體建模提供個人化助聽器驗配,除了以用戶身體外型推論其 HRTF(頭部相關傳輸函數) 與實耳測量對聲學增益的影響外,更提供非處方助聽器個人化選配之解決方案。
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。
我們認為專心是可以被訓練的,應用OpenVINO技術結合手機攝像頭,辨識使用者頭部姿態,判斷使用者專心與否,進而提升使用者專注力。
傳統商用倉儲空間大多仰賴進銷存系統與人工管理,效率不彰,本案建構了一套智慧空間管理系統,透過AI識別與數位孿生技術,透過AI預先判讀,減少人工資源調配與有效進行空間管理。