中研院攜義隆開發交通影像辨識 揪出超速者

2020年7月2日 上午11:24

中研院今 (2) 日宣布,臺灣已與俄羅斯共同研發出世界上最快、最準的物件測演算法 (YOLOv4),平均正確率達 43.5%,同時運用該技術,與義隆電 (2458-TW) 合作開發「智慧城市交通車流解決方案」,目前已設置在桃園、新竹,在路口就能進行交通影像辨識及車流分析,為智慧城市發展邁出一大步。

中研院指出,特聘研究員廖弘源、博士王建堯,以及俄羅斯開發者博科夫斯基 (Alexey Bochkovskiy) 共同研發 YOLOv4 技術,平均正確率 (Average Precision) 達 43.5%,比前一代 (YOLOv3) 提高 10%,一舉超越其他影像辨識技術。

廖弘源指出,中研院與義隆合作開發的「智慧城市交通車流解決方案」,可結合影像感測器和電腦視覺,在每個路口即時偵測車輛、停等車列及車速,義隆更藉由改良 YOLO 演算法,發展更輕量、精準、快速的物件偵測核心技術,實際應用在交通影像辨識。

廖弘源表示,YOLOv4 是一種利用人工智慧執行即時物件偵測 (Object Detection) 的技術,能偵測物件、追蹤及判斷,可應用於交通車流計算、自駕車研發、工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、五官定位等,今年 4 月免費釋出後,全球已有數萬人測試應用。

廖弘源表示,台灣以 YOLOv4 技術開發的智慧車流分析系統,佈設在桃園、新竹等地,且全球已有研發單位以此為基礎,發展相關系統或產品,例如防疫期間,結合 YOLO 辨識物件功能,用來偵測未戴口罩者,或是計算人們有無保持社交距離等。

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