參賽團隊名稱：iSEE
深度學習處理前後比較
提案動機：
根據伊甸園社福基金會的統計，目前全台灣約有 4 萬 6 千名視障人口，占台灣總人口數的千分之二。在我所就讀的政治大學中，我就認識一位視障的同學，他平時是靠著一支導盲拐杖在校園中移動，校園是相對簡單的環境，靠著同學的協助與記憶，還是能夠抵達目的地，但是一出校門，在車輛呼嘯而過，地形又複雜的情況下，對他們來說可謂是辛苦的考驗，不知道下一秒會撞到什麼或是踩到坑洞跌倒。
因此我想利用動態物體的辨識系統，結合智能語音來及時回饋，以解決視障朋友在戶外行走時的不安與不便。再者，過去一定也有許多人想過類似的議題，但是礙於邊緣計算的發展和 5G 網路的鋪設遲遲無法落實，如今，Intel 的 OpenVINO 提供了我們很好的資源來開發，因此想要藉由這個機會再次提出這個議題。
解決方案：
硬體： – Intel Core i5處理器
軟體： – Intel OpenVINO Toolkit 、Intel® DevCloud
成果介紹：
在訓練過程中拍了約 30段15~30秒不等的影片，然後標註車、人、樹木、狗等路上可能遇到的障礙物，訓練完成後用 OpenVINO 強化推論效率，雖然還不是很完整的成果，但是這次的競賽讓我體驗到OpenVINO 資料庫與效能的強大，希望未來能真的將此產品上市造福更多需要的人。