參賽團隊名稱: 元氣智能
提案動機：
在影像辨識中，人車流辨識是很重要的領域。然而，要切入實際應用場域，才能了解買主真正需求。我們透過與政府機關進行場域驗證取得影像資料，利用原始解析度不高的影像進行訓練，希望使買主在不更換攝影機的情況下也能進行AI辨識，並且在違規偵測及事件觸發上，給予互動式的彈性調整空間。
成果介紹短片：
元氣智能以內湖區五個重要路口作為主要資料蒐集區域，收集白天、夜晚、晴天、雨天等環境狀況的視訊及圖像資料，將資料分為六個類別: car, motorbike, person, bus, truck, bike。
標記的圖像資料 Image (寬640 x 高480)(3 channels)，有：
- Train = 272 張 (每1張皆有多個物件框標記)
- Test = 53 張 (每1張皆有多個物件框標記)
(Labels of each image >=1 ，總標記量超過1000筆的物件框)
解決方案: 在開發過程中所用硬體、軟體、AI功能演算法如下：
硬體：
- Intel Core i9-11900 (已建置在機房內)
- Intel Core i5-1145G7E
軟體：
- OS: Windows 10 Pro (64-bits)
- Intel OpenVINO Toolkit: 2021.4 LTS
AI功能演算法：
- 物件偵測、超解析、互動式違規舉報
成果介紹：
我們透過計畫取得城市級之333台CCTV之影像存取權，蒐集大量不同情境(白天/晚上、晴天/雨天)及不同角度之影像，在訓練過程透過影像截圖取得內湖五個重要路口約300張的低解析度照片，進行標註後每張照片平均含有15項以上物件，訓練完成後用OpenVINO強化推論效率，從測試資料集53張照片得出final mAP =99.76%，約15FPS。
互動式行車違規系統是我們所開發的AI軟體，可自行設定違規區域(紅線、禁停區等)，在車輛違規時進行影像擷取,並且利用OpenVINO SuperRes針對違規影像進行放大進行超解析。
另外針對國外客群做遺留物(包包)偵測，將應用於防範恐怖攻擊或者遺失物品。我們也收集上百張的遺留物圖像進行標記，並使用OpenVINO進行AI訓練及物件偵測。
此計畫目前已在北市交工處實行中。
Great job 👏