▲台科大前瞻智能影像暨視覺技術研究中心，在教育部大學產業創新研發計畫支持下，將人工智慧、影像辨識技術應用在智慧交通。來自印尼的台科大電機系博士班學生呂小龍，畢業後也將留在台灣從事人工智慧相關工作。（圖／台科大提供）
記者崔至雲／台北報導
在複雜的交通環境下，運用人工智慧、視覺影像辨識就能準確找出一輛黃色往南移動的特定廠牌小轎車。台科大將人工智慧、影像辨識技術廣泛應用在工業瑕疵檢測、人臉辨識、車輛辨識、物件偵測、醫療照護的跌倒偵測等面向，不但透過人工智慧解決生活問題，更成功結合產業資源，共同進行人才培育及創新技術研發。
台科大校長廖慶榮表示，人工智慧高速發展，應用無所不在，藉由學界與業界雙方交流、研發合作、技術支援及服務，不僅教授能和業界相互學習，讓研究真正被落實應用進而提升經濟發展與生活品質，也能讓學生們在學校就接觸業界動態，在學校就能有人工智慧應用的第一線實戰經驗。
台科大前瞻智能影像暨視覺技術研究中心主任郭景明表示，人工智慧、深度學習、機器學習、視覺演算法等關鍵技術日益精進，中心共投入20多名研究人力，透過影像視覺技術分析協助解決不同產業的問題。例如協助致茂電子在產品的即時瑕疵檢測，大幅提升產業效能；藉由視訊濃縮技術打造智慧交通與治安防護，也透過人工智慧讓遠端智慧照護守護健康。
郭景明說明，在智慧製造中，人工智慧影像分析技術可以成為智慧製造的雙眼，產線透過深度學習演算法的視覺檢測，可快速而精準的判別產品瑕疵。台科大進行的電池瑕疵檢測，就是使用深度學習架構對產線上的產品進行即時瑕疵檢測，透過深度卷積網路能學習到凹陷瑕疵與破損瑕疵的特徵，再利用所學到的特徵影像中將瑕疵處挑選出來，大幅提升產線效能及降低人力成本。
▲台科大前瞻智能影像暨視覺技術研究中心以人工智慧協助工廠產線上即時光學檢測。（圖／台科大提供）
不論是交通監控畫面或是監視影像，原本要花數十小時的影片，現在只要幾分鐘就能看完，還能找出特定的資訊。台科大團隊指出，在短時間瀏覽監控影像，更特別的是還能進一步針對目標物的特性，不論是顏色、大小甚至是行徑路段、移動方向，都可以快速找出目標。
郭景明表示，影像資料經過分類、物件辨識、追蹤等技術後，獲得影像中的資訊進行分析進而達到預測的目標。接下來團隊更會開發物件意圖辨識技術與意圖預測路徑分析模組，這樣的智慧辨識意外系統，就可以在意外發生以前，做到預測、警示的功能。
除了在智慧製造、智慧交通、治安維護上以人工智慧解決問題，台科大的研究也能遠端守護健康。郭景明說，AI照護辨識服務系統，包括跌倒偵測、遠距精準量測等功能，都可以長距離、主動連續、高準度且去識別化的非接觸式感測系統，不用透過穿戴裝置，只要透過雷達感測脈搏及呼吸，或是透過雷達及飛時測距等多種感測技術及深度學習分析的人工智慧演算法，就可在保護個人隱私權的同時，也不受外在光源與日夜間環境的影響，偵測病患入院時生理數據及臥床照護上的跌倒與離床的狀態。
▲台科大電機所學生蕭力瑋透過大學產業創新研發計畫，和業界實際接軌，有許多人工智慧的實戰經驗。（圖／台科大提供）
台科大電機所學生蕭力瑋，大學時期在台科大就開始學習人工智慧，現在已經可以自己完成演算法，透過大學產業創新研發計畫，和業界實際接軌，有許多人工智慧的實戰經驗。蕭力瑋說，參與計畫接觸到許多新科技，其中對視覺影像領域特別感興趣，也確立了未來努力的方向。除此之外，因為要時常和廠商溝通討論，學會跳脫工程師的立場，用廠商或客戶的角度思考問題，溝通能力也進步許多。
來自印尼的台科大電機系博士班學生呂小龍，參與智慧交通系統的開發，自己寫程式建構系統，利用視訊濃縮技術達到在短時間瀏覽並監控影像。呂小龍說，參與計畫經常和廠商及客戶溝通，才發現除了建構系統本身的專業技術，如何讓系統更容易被使用者理解，能夠更直覺的操作也很重要，學習到的內容比以前更廣更多元，畢業後也打算留在台灣發展，從事人工智慧與視覺辨識相關領域工作。
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