好書推薦《#大減速》部落格文章末,抽書兩本
想像一下,你正坐在一輛高速前進的列車上面,當列車突然剎車的時候,你會感覺整個人被往前拋。只有在事後回顧過去,你才會察覺,自己已經不再像以前那麼快向前移動了。我們就像是被往前拋的乘客,誤以為世界仍然在加速,卻沒察覺到周遭的一切已經開始放緩。
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#這本書在說什麼?
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《大減速》的作者是牛津大學的社會地理學教授丹尼‧道靈(Danny Dorling),他的研究領域涵蓋住宅、健康、就業、教育和貧窮。在這本書裡,他揭露了一個人們很難察覺的事實:「世界並非加速前進,而是開始慢下來了」。這些成長趨緩的領域包含人口、經濟、債務、數據和科技進步的速度。
近代的人們覺得快速成長是常態,但是作者以實際的數據顯示,趨緩的成長和穩定的步調才是世界得以永續生存的條件。而綜觀各項領域的指標來看,各國的發展漸漸邁向更加緩慢、穩定和平等的狀態。只是在這些樂觀的背後,仍有一道不能忽視的難題:世界平均溫度的增溫速度持續加快。
作者希望透過這本書,告訴我們趨緩的成長是好事,不需要因此擔憂,而我們需要將注意力轉往真正重要的事。這本書多達480頁且偏內容「硬」,篇幅有大量的圖表和資訊,讀起來並不輕鬆。但是書中呈現的「事實」反而很有意思,因為它刷新了我的老舊認知。以下針對書中概念導讀並且列出我覺得有省思的部分。
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#鐘擺效應
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這本書多達67張圖表,作者在他的官方網站公開全部的圖片,並且都有「GIF 動畫」的呈現方式。我在讀這本書的時候搭配這些動畫,讀起來更加生動。要讀懂這本書首先要懂一個叫做「鐘擺效應」的原理,如同下圖所示,當鐘擺擺盪從左邊的「高點 1」逐漸加速擺盪到「低點 2」的時,速度最快。當鐘擺從「低點 2」擺盪到右邊的「高點 3」時,速度緩慢下來直到靜止為零。
作者透過這本書要傳達的觀念就是,人類在近代工業化和數位化的年代,一直體驗到了「高點 1」到「低點 2」的「加速時代」。可是自從1970年代開始,世界的各項指標其實漸漸地減速,變化越來越慢,實際上是走入了「減速年代」。只是人們的心中仍然有一種錯覺,覺得時代會越來越加速,變化會越來越快。但實際的情形卻剛好相反,這本書就是在說這件事。
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#獨特的時間線圖
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這本書中使用了一種很特殊的「時間線圖」來詮釋所有的資料。比起常見的只看「時間vs.總量」的趨勢圖,這種時間線圖可以表示出數值的「變化的速度」,用這個方式更能清楚顯示各種趨勢的演進。在這個時間線圖中,Y軸仍然代表數量的絕對值;X軸則用來代表「變化的速度」,越往右邊的資料點代表「增加的速度越快」,越往X軸左邊的資料點代表「減少的速度越快」。接下來的各項討論會引用作者官網的動畫來說明。
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#趨緩的人口數量
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作者直言,從來就沒有「人口定時炸彈」這種東西,世界的人口成長必定會持續趨緩。作者的這項觀察,也同樣在讓我對世界的發展趨勢大為改觀的《真確》書中被詳細提及。
以下這張圖呈現了聯合國對世界人口的成長預估,從2017年以來人口的成長速度持續放緩,來到了2090年人口會達到110億人。作者針對世界各國的人口成長做了更細緻的統計,他認為聯合國高估了這個成長,真實的人口數字到了2090年應該只是會落在90億人左右。
作者分析了中國的人口狀態,不同於我之前以為中國還會有人口紅利,現在中國呈現了一種「穩定」的階段,就像鐘擺已經擺到頂端,人口增加的速度正準備降低了。另一個我們熟悉的國家日本,則已經正式走入了「減速」的階段,人口的增加速度持續降低。放眼望去,世界上幾乎所有國家的人口成長都即將邁上這兩種階段。
同樣減速的還有「生育率」。整個世界的公共衛生的進步、嬰幼兒死亡率的降低,讓人可以少生好幾個小孩。當人們相信社會有辦法照顧你,會生得更少或只生一個,因為不再需要養兒防老。尤其當女性接受的教育和擁有的權利提高之時,她們有權提出與傳統父權社會不同的聲音,她們能夠自己決定要不要生、要生幾個。
根據數據統計,世界上越來越多的地方政府試圖提升生育率,但是幾乎都以失敗告終。我回想到前陣子網路瘋傳的「台灣生育率『全球倒數第一』政府推優惠措施 前景仍不樂觀」這類新聞,這究竟是「經濟不景氣」貨「政府不爭氣」惹的禍?還是「全民教育程度高」和「女性擁有更平等的權利」?從書中的資訊給我的想法是,人口和生育率的趨緩,不是一件壞事,它本身就是世界必然的趨勢。
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#趨緩的經濟成長
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隨著人口增長的趨緩,許多人一定會認為經濟恐怕就此完蛋,會不會經濟的發展因此趨緩了?對,一定會。作者統計了世界各國的「國內生產總值」(GDP:指某一特定時期在某一特定地區內,所有完成的貨品和提供的勞務之總值),整理成以下這張圖。
顯而易見的事實是,世界整體的GDP總值雖然持續上漲,但是成長的速度都已經慢了下來。其他的經濟指標例如學貸、車貸、房貸和國債,總額雖然持續增加,但是增長的速度都出現了趨緩。如同動畫的鐘擺一樣,經濟的成長也開始減速。在新冠疫情之後,經濟的成長更加趨緩,但是這對地球的生態永續反而是好事,更少的製造、更少的汙染、更少的浪費。這或許是一個經濟成長趨緩但即將變得更好的世界。
這個經濟趨緩的過程,在西方常被誤認為是經濟下滑,或者跟中國的崛起扯上關係。實際上,從書中的資料不難看出,中國正出現史上最大的生育率趨緩,中國的經濟成長率也同時在急劇減速。作者對這件事下的結論是,這其實只是資本主義轉型結束的新狀態。因為資本主義強調的成長和擴張本身是一個「過程」,而不是「穩定狀態」。
我從書中的各類觀察發現,作者從英國學者的角度去分析美國、歐洲、亞洲、大洋洲各國的狀態,其視野更顯得宏觀。歐洲(尤其北歐)各國已經開始適應這種趨緩,打造許多對應的社會福利和機制,而且人民幸福指數高居世界之巔。只有美國老大哥認為自己的經濟砸鍋是中國的錯,這也不難看出美國想要奪回世界霸權地位的別有居心,但我認為即使美國最後「贏了」這場經濟對抗,資本主義的歡樂派對將無以為繼。
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#趨緩的知識數量
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作者認為,全世界的「數位數據總儲存量」雖然持續呈現指數級的成長,但是有意義和值得留存的「知識資訊量」並沒有以指數成長。數位訊號讓我們容易「複製」、「傳遞」和「儲存」,但光是儲存大量無用、過時、多餘的資訊,對於人類知識的增進其實沒有太大幫助。
維基百科從2001年開站以來,條目數量的增加速度急速攀升,到了2007年增加的速度達到最高峰,但是從這個時間點開始反轉。自此之後的每一年,條目數量的增加速度都持續減緩。雖然到了2019年的條目總數超過了600萬筆,但是者提出了一個有趣的觀察,全世界大多數的人感興趣的事情介於100萬到200萬件之間(百科全書紀載的數量都遠少於100萬則),因此之後增加的條目都比起以前的「更不有趣」。現在追加的新內容,充斥著一堆只有條目的標題和簡介、卻沒有詳細內容的「小作品」等著別人去補充資訊。垃圾資訊量的成長速度遠高於真正的知識資訊量。
還有另外一個跟知識資訊量有著類似趨緩跡象的東西:「書籍」。根據書中的數據,可以發現新書數量的增加速度也持續在減緩,看起來新數據和新想法的產出速度都在減緩下來,作者評論道:「這是越來越沒有新東西的洪流」。我自己反思的事情是,不要隨著資訊洪流起舞和追隨「更多」的資訊,反而要仔細篩選、挑揀高品質的內容。要去主動連結和創造出自己的洞見,或許,「少」即是多。
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#加速中的地球暖化
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作者談了人口、經濟、債務、數據和科技進步的速度都正在「減速」,這對地球永續是好事,對社會公義是好事,但是有一個無法忽視的危機:「地球的平均溫度上升的速度越來越快」。從下圖可以發現,溫度的變化一直往右上角發展,代表增溫越來越快。這個數據跟溫室氣體的排放量呈現很強的關聯,遠在2010年左右還有許多反對地球暖化的學說,但如今科學家們面對實際的數據,幾乎沒人在辯駁暖化效應正在惡化的事實了。
作者引用了世界自然基金會執行長 潭雅.斯蒂爾(Tanya Steele)說過的一句話:「我們是第一個知道自己正在毀滅地球的世代,也是最後一個還能做些什麼的世代。」雖然人類對於衛生、貧窮、教育等方面作出重大努力,也克服了許多難關,但是對於溫室效應的挽救,卻顯得束手無策。
如同最近發生在全球各地的極端氣候和災難,其嚴重程度不斷打破歷史紀錄,這不是偶然,而是平均溫度上升的必然。最令人憂心的是全球溫度上升的速度,至今仍然沒有半點趨緩的現象。只能祈禱美國和中國的對抗戲碼盡快落幕,或是美國什麼時候才要覺醒帶領世界各國一起迎戰真正的敵人「地球暖化」?人類是否能團結起來打贏這場戰役,或者事後回顧去奚落當初的無所作為?
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#後記:放慢不是壞事
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《大減速》的作者透過這本書帶出一個觀念:「人類過去生活的環境一直都是停滯和緩慢成長的平衡狀態,就只是沒有像現在這麼『急遽變化』而已。」我們正走向逐漸的減速,只是當停滯到了極點,又會出現下一次的加速變化(不知道我們有生之年能不能看到)。
從書中的各類數據看來,以及世界各方面的趨勢顯示,這是一個成長趨緩的年代(除了溫度加速上升)。我們要警覺那些舉著大旗吶喊「加速經濟成長」和「重返成長榮耀」的人物和口號,事實是趨勢早已改變,而且舉世皆然。我們已經不是乘坐在加速的列車上,也不該繼續乘坐下去。
作者認為趨緩帶來的另一項好處,是讓我們有更多的時間去質問,那些「我們祖父母和父母輩沒有質問過的事情」,因為他們的年代變化得太快、出現太多新鮮事物了。未來我們遭遇的無論科技、經濟、生活模式的變化速度,都可能會來越慢(看看令人失望的 iPhone13),如何降低自己對加速的期待,過上理想和滿足的生活,成了我們這代人的新課題。
最後,我想引用亞馬遜創辦人貝佐斯(Bezos)談打造商業策略的一句話:「與其問未來什麼會改變,不如問未來什麼是『不會改變』的?以這個回答去打造你的事業。」套用到我們自己的人生,享受親人、朋友和家庭的快樂相處時光,或許就是那件不會改變的事情。讓我們放慢腳步,細細思考什麼是人生中真正重要的事,並以此打造自己心中的理想生活。
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【讓孩子經歷「必經過程」,才能真正學習成長】
這天是我跟督導開會的日子。在蘇格蘭這裡的訓練規定,實習生每諮商六次就得跟督導見一面,聊聊實習過程遭遇到的困境。
我的督導叫做「譚雅」。
老實說,我每次等著跟他會談的時候,腦袋裡就會浮現紅色警戒裡面「嘎哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈」瘋狂大笑拿槍掃射的肌肉生化女戰士(不知道我在說什麼的人就算了,不用估狗,督導真的不是長那個樣子),一直到他圓潤的笑臉出現在螢幕上的那一刻,我才驚覺啊是這個「譚雅」,不是那個「譚雅」啊!
人類的腦袋真的是一個很麻煩的東西(搖頭)。
跟督導談話的時候,我有時候有預備主題,有時候隨機發揮。今天我有備而來,想要跟督導討論「諮商關係的終結」,也就是「ending」這件事。我對著螢幕上的譚雅,先交代了一下前因後果:
「就是啊,我實習的諮商中心,有諮商時數的限制,每一個個案最多可以諮商48次。我現在有一個個案,已經會談了42次,只剩下6次了。我想要談談怎麼樣幫個案做好結束這段關係的心理準備,還有我可能需要注意哪些地方。」
於是我們開始聊起我目前對「結束」的概念和經驗,譚雅也時不時補充他自己的想法。他提到每個個案對於「說再見」這一件事的反應都不一樣,有的人會表現得毫不在乎,好像這件事情對他毫無影響,時間一到就瀟灑離開;有的人一聽到「結束」兩個字就倉皇發冷,好像你打算要拋棄他一樣。
「這些都跟個案過去和『結束』這件事的經驗有關係。」督導說,「如果他的經驗越負面,會需要越長的時間。我曾經花九個月幫一個個案準備好離開諮商,不過一般來說,我大概會抓個三個月左右的時間幫個案做心理建設。並不是每個人都會需要,但是把這個探索的機會準備好是很重要的。當我們意識到一件事情要『結束了』,常常會引發很多強烈的情緒,需要仔細去引導。」
「唉唷,好吧。果然是需要長一點的時間才比較周全吧。三個月確實聽起來時間比較足夠啊啊啊,唉呀怎麼辦才好。」
「怎麼了嗎?」
「我其實記得48次這個上限啦,我也記得第一次會談時我有跟個案提過。可是,恩,已經過了一年多了,而且,恩,中間又因為封城什麼的發生好多事情,我整個忘記要追蹤會談次數,是因為我同學最近剛好提到這件事才想起來⋯⋯。」
「你覺得你做錯事了嗎?」譚雅問。可能是看到我扭扭捏捏結結巴巴的,明顯很心虛。
「怎麼說,我跟個案說的時候他整個大驚。我覺得我好像搞砸了。」
我確實覺得很不安,畢竟記得這些規章是我的責任,我有提醒個案的義務,結果因為我「忘記了」,害個案必須在倉促之下很意外地結束諮商關係,這樣難道不是很失職嗎?
譚雅笑了。
「對實習生來講確實是很困難的的狀況。大家都聚焦在怎麼開始,怎麼跟個案建立關係,怎麼維持關係。雖然課堂上一直有提到「收尾」的重要性,但是沒人有那個心思去注意,往往都是當終點已經來到眼前的時候,才突然驚覺『啊,要結束了嗎?糟糕我該怎麼處理?』」
我很不好意思地搔搔頭。
「安,這是一個必經的學習過程啊。」譚雅溫和地說:「不管文獻上課堂上再怎麼反覆強調,只要你沒有實際的經驗,他們都只會是一些虛無飄渺沒有真實感的知識。正是因為個案那個大驚的表情,你才會理解「收尾」為什麼重要。那個表情會留在你的心裡,你以後再也不會忘記需要提前幫個案做心理準備。我們就是必須要經歷過這些事情才會學會的。」
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譚雅給了一個很重要的結語:
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We all learn by doing and experiencing, not by being told.
我們都不是被道理「教」會的,而是透過實作和經驗才學習到的。
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我明白,但是還是有點罪惡感:「可是,這樣個案不是很衰嗎?被迫當我的試驗品?」
譚雅看著我。
「好啦我知道,個案也會因為這個機會明白他自己看待『結束』這件事情的觀點,是一個機會讓他去檢視過去的關係,也會讓他更明白今後他希望用什麼樣的態度來面對其他需要『說再見』的狀況,你是要說這個吧?」
譚雅笑了。
***
在閉關的時候,孩子的一舉一動都發生在眼前,而且一天重複多次。不止刺眼,也很容易引發家長「這樣下去還得了」或者「這種習慣不改不行」的焦慮。
我家的例子並不是閉關限定,但是應該有很多家長也很受不了——蕃茄在早晨非常拖拉。
他並不是不會看時鐘,但是他的個性非常遵照自己的步調。出門對我來說就是,刷牙,吃早餐,換衣服,穿鞋,十五分鐘內解決。但是蕃茄就是會刷牙,哼哼歌,吃早餐,突然想到什麼好笑的事情一定要講,換衣服又哼哼歌,跟玩偶講講話,在三雙鞋子之間考慮半天,穿鞋子又哼哼歌⋯⋯只要一開口手上的動作就停下來,耗費的時間就無限延長。
搞什麼啦!!這樣是要幾點才能出門??要遲到了啊!!!
而且他不給人提醒。跟他說他現在幾點了他會生氣,跟他說他要快一點他會生氣,跟他說我們在等他出門也生氣,而且還尖叫。
「不要再提醒我了!!遲到又不會怎麼樣!!」
跟他好說歹說舉例說明,遲到會自己一個人進教室很奇怪,會錯過一開始上課的活動,會麻煩老師特地跑出來幫他開門,但是他只覺得「那有什麼關係」。
天啊!
於是每天早上我都在「提醒」跟「不提醒」之間天人交戰。提醒又是一大早就吵架,不提醒看他在那邊東摸摸西摸摸抓屁股哼小曲真的會把我憋到中風。有時候忍到後來脫口而出:「拜託一下喔都幾點了??」就前功盡棄,又是一陣衝突收場。
到底該管他還是不該管?
在〈最好的教養,從面對真實自我開始〉這本書裡提到:「我們習慣原諒或最小化別人孩子的行為,並放大自己孩子的行為。⋯⋯當孩子的行為不如我們所願時,有沒有別的事情才是升高我們心中憤怒的因素?」也就是說,其實當父母的我們,經常會因為內心裡其他的事情,導致我們無法客觀判斷自己的孩子的行為的嚴重程度。
我花了一些時間思考我到底在抓狂什麼,發現背後隱藏著「不可以添麻煩」的禁令,這個麻煩不只是對別人的麻煩,也包括對我自己的麻煩。這樣「不要給別人添麻煩」的心態,嚴重影響我看待「錯誤」的方式。只要是「錯誤」就需要花上額外的時間去「修正」,這樣就是增添額外的麻煩,所以當然要避免犯錯,難道不是這樣嗎?
這個邏輯本身確實很合理,但是我想起我在日本的經驗。
當我還在日本教英文的時候,學校的課程是全英文授課,著重在口說訓練。每一課的第一頁都是一個圖片,我們會要求學生說說看圖片裡發生什麼事。很多明明程度不錯的學生,就這樣看著圖發呆,奇怪的沈默持續了好一陣子。就算我問「怎麼了,需要幫忙嗎」,學生只會搖搖頭,然後繼續死盯著圖片。
我花了很久的時間去猜測,去逼問,才發現這些學生拼了命在腦袋裡排列組合,想要講出一個完美無缺的句子,偏偏有一些介系詞例如at/on/in/for之類的用法相當微妙,導致他們無法判斷到底應該使用哪一個才好,就直接卡在自己的思緒裡。
當我終於理解他們的困境,告訴他們:「如果你思考了半天,真的被你猜對了,下次你又得重新猜一次了。這樣不是很沒意義嗎?如果你說錯了,我們一起再重新溫習一下所有介系詞的使用時機,是不是反而可以一次釐清所有的觀念?過度在意錯誤,擔心要麻煩我說明這麼簡單的文法,結果反而讓我們失去了更多吧?」
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We learn from doing and experiencing, not by being told.
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當老師的我可以明白這件事,可以對學生寬容,鼓勵他們犯錯,但是當家長的我居然就盲目了。也許是因為,我對自己的錯誤並沒有給予相同的寬容吧。
我想起譚雅的微笑,還有他對我的接納。
蕃茄才五歲,對於「守時」這件事完全沒有概念是很正常的。如果我每天這樣催促蕃茄,就算我真的成功讓他從不遲到,等我一放手他一定還是故態復萌。而如果我催促了,他還是遲到,那他也無從體會遲到對他造成的影響,因為他滿腦子都在生我的氣。我想,他就是需要親身去經歷,然後從經驗當中去得到自己對於「遲到」這件事情的結論吧。
於是,我深呼吸,把自己穩定下來。不催促蕃茄,也不告知他時間。我把兩人份的早餐準備好,吃完自己那一份之後說:「我去換衣服在玄關等你」。然後就坐在門口等待蕃茄任何時間出現。為了刻意讓自己分心,我還拿出手機來滑。
蕃茄遲到了一兩天,準時一天,又遲到一兩天,到了某天下午,他發表了感想:
「我不喜歡遲到的感覺。」
「為什麼?」
「因為大家都已經在玩了很奇怪,而且我不喜歡早上自己一個人進學校。」
「那,早上的時候我提醒你好嗎?」
「好。」
那之後的早晨,溝通美好順利許多。
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「我們都不是被道理『教』會的,而是透過實作和經驗才學習到的。」
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閉關期間,一起學習寬心,讓孩子體會「必經過程」吧。
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機器學習識別特徵阻絕代測 上鏈回送監理資料庫防竄改
人臉辨識加酒精鎖阻酒駕 串區塊鏈上傳比對告警
2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室
本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統,結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用,以解決酒駕問題,並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性,將車輛與人臉資料串上區塊鏈,以確保駕駛人的不可否認性。
長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題,儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則,但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數,導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演,讓不少的家庭因此破滅。
據統計,從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件,而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後,2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件,雖然成功達到嚇阻效果,但是死亡人數仍與去年前年持平,可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。
立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」,酒駕者必須重新考照,並且只能駕駛具有酒精鎖(Alcohol Interlock)的車輛,所謂酒精鎖,屬於車輛點火自動鎖定裝置,在汽車發動前必須進行酒測,通過才能將汽車發動,而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測,以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生,若駕駛人未遵守其要求,車子就會強制熄火並鎖死,必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。
由於法案的方式無法完全遏止酒駕,因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。
其中本田(Honda)汽車與日立(Hitachi)公司研發出手持型酒精含量檢測裝置,讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測,若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖,藉此避免酒駕意外或事故發生,且該技術結合了智慧鑰匙功能,若偵測到酒測值超標,車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人,避免酒駕上路之問題。
另一方面則是解決酒精殘值之問題,因為有許多駕駛人都會認為,休息一下後,身體也無感到不適,即駕車出門,等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過,因此收到罰單,甚至是吊銷駕照處罰等。
根據醫學研究指出,酒精是在人體體內由肝臟代謝,實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議,喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念,導致駕駛人貿然上路,待意外發生或罰單臨頭時,已經為時已晚。
背景知識說明
本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識,並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈,並利用區塊鏈不可篡改的特性,來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。
由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性,因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識,便可確認為駕駛本人。
何謂人臉辨識
人臉辨識技術屬於生物辨識的一種,基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術,將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材,讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵,藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。
目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中,其應用面廣泛,最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等,其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說,人臉辨識皆具備以下幾個特性:
‧ 普遍性:屬於任何人皆擁有的特徵。
‧ 唯一性:除本人以外,其他人不具相同的特徵。
‧ 永續性:特徵不易隨著短時間有大幅的改變。
‧ 方便性:人臉辨識容易實施,設備容易取得,如相機鏡頭。
‧ 非接觸性:不須直接接觸儀器,也可以進行辨識,這部分考量到衛生問題以及辨識速度。
人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證,別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識,無須近距離接觸,也可以精準地辨識身分,且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球,人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫,在門禁進出管制系統中,利於提高管理效率,有效掌握到進出人員的身分,以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。
人臉辨識的步驟
人臉辨識的過程與步驟,包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取,進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型,從影像中先尋找目標人臉,偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正,並摘取特徵值,接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算,最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟,如圖1所示。
人臉偵測
基於Haar臉部檢測器的基本思想,對於一個一般的正臉而言,眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練,所訓練出的人臉模型,其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型,可以有效地在影像中偵測到人臉。
Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型,可以偵測出人臉的68個特徵點,包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測,如圖2~4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數,若分數越高,代表該張影像就越可能是人臉,右側括弧中的編號代表子偵測器的編號,代表人臉的方向,其中0為正面、1為左側、2為右側。
人臉的預處理
偵測到人臉後,要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同,尤其會受到燈光、角度、表情等影響,為了改善這類問題,必須對圖片進行預處理以減少這類的問題,其中訓練的資料集也很重要:
‧ 幾何變換與裁剪:將影像中的人臉對齊與校正,將影像中不重要的部分進行裁切,並旋轉人臉,並使眼睛保持水平。
‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化:可以增強影像中的對比度,可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題,更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。
‧ 影像平滑化:影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙,藉由使用圖形平滑處理,可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。
人臉特徵摘取
關於人臉特徵摘取,相關的技術說明如下:
‧ 歐式距離:人臉辨識是一個監督式學習,利用建立好的人臉模型,將測試資料和訓練資料進行匹配,最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離,選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜,且需要大量的訓練集資料與測試集資料,會導致計算量過大,使辨識的速度過於緩慢,因此需要透過主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)來解決此問題。
‧ 主成分分析法:主成分分析法為統計學中的方法,目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維,只保留影像中的主成分,即為影像中的關鍵像素,以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值,並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量,接著將訓練集與測試集的資料進行降維,讓新的像素矩陣中只保留主成分,最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配,選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟,因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。
‧ 卷積神經網路:卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)是一種神經網路的架構,在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用,是深度學習(Deep Learning)中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算,藉此來提取圖片的特徵,並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中,首先會輸入人臉的影像,再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出,並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。
何謂酒精鎖
酒精鎖(圖5)是一種裝置在車輛載體中的配備,讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測,通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求,讓駕駛人在時間內再次進行檢測。
根據歐盟經驗,提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效,只有勸阻的效果,若在執法上不夠嚴謹,被吊照者會轉變成無照駕駛,因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路,這就是「酒精鎖」的設計精神。
在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後,針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定,在酒駕被吊銷駕照者重考後,一年內車輛要裝酒精鎖,未通過酒測者無法啟動,且必須上15小時的教育訓練才能重考,若酒駕累犯三次,要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。
許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛,懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮,為防範此問題,酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣,且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內,便會隨機要求駕駛重新進行酒測,如果沒有通過測量或是沒有測量,整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告,並勸告駕駛停止駕車。
對於酒精鎖的實施,目前無法完全普及到每一台車子,而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言,根本是多此一舉,反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45~60分鐘的隨機檢測,會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測,可能加劇汽車違規停車的發生頻率。
認識區塊鏈
區塊鏈技術是一種不依賴於第三方,透過分散式節點(Peer to Peer,P2P)來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫,任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈,而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全,也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念,如圖6所示。
區塊鏈的原理與特性
可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本,網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份,當產生一筆交易時,會將這筆交易廣播到各個節點,而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著,每個節點進行工作量證明,選取計算最快的節點進行這些交易的驗證,完成後會把區塊廣播給到其他節點,其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效,驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈,此時就無法再將資料進行篡改。
關於區塊鏈的特性,可分成以下四部分做說明:
1. 去中心化:區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨,就是「去中心化」,區塊鏈採用分散式的點對點傳輸,該概念架構中,節點與節點之中沒有所謂的中心,所有的操作都部署在分散式的節點中,而無須部署在中心化機構的伺服器,一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入,因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性,不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。
2. 不可篡改性:透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈,所有區塊都有屬於它的時間戳記,並依照時間順序排序,而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容,讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高,因此使區塊鏈具備「不可篡改性」,並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。
3. 可追溯性:區塊鏈是一種鏈式的資料結構,鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣,這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中,如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般,每筆交易記錄著時間和訊息內容,若要進行資料的更改,則會視為一筆新的交易,且舊的紀錄仍會存在無法更動,因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。
4. 匿名性:在去中心化的結構下,節點與節點之間不分主從關係,且每個節點中都擁有一本完整的帳本,因此區塊鏈系統是公開透明的。此時,個人資料與訊息內容的隱私就非常重要,區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術,讓節點資料在完全開放的情況下,也能保護隱私以及用戶的匿名性。
區塊鏈與酒精鎖
由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性,且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時,系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊,還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此,在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時,此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據,同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。
酒駕防偽人臉辨識系統介紹
為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題,酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時,要同時進行人臉辨識,來確保駕駛人與吹氣人為同一人。
在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭,作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存,並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈,當汽車已經駛動時,攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功,會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈,若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象,系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測,並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。
如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛,該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位,並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況,應先行迴避。且該車輛於熄火後,酒精鎖會將車輛上鎖,必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖,如圖7所示。
區塊鏈打包上鏈模擬
在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後,會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,接著將128個人臉特徵向量資料取出,並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊,然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料,如圖8所示。
要打包成區塊和上鏈的內容,包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料,接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例,圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包,並進行HASH運算。
將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容,並打包區塊,經過HASH後的結果如圖10所示,其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料,由於這是實作模擬情境,並無上一筆資料,其中messages屬性代表內容數,一筆代表車牌資料,另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點,代表車輛解鎖的時間點。
情境演練說明
話說小禛是一間企業的上班族,平時以開車為上下班的交通工具,他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統,以下模擬小禛下班後準備開車的情境。
已經下班的小禛今天打算從公司開車回家,當小禛上車準備發動車子時,他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣,並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像,如圖11所示。
待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後,接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點,如圖12所示。然後,相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,如圖13所示。
酒精鎖通過解鎖後,車輛隨之發動,解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記,隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中,設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉,以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值,並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對,藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後,也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中,如此一來,區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄,檢測通過的示意圖如圖14所示。
系統通過辨識後,便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助,也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時,區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。
如此一來,便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中,如果有需要更換駕駛人,必須待車輛靜止時,從車載系統發出更換駕駛要求,再重新進行酒測以及重複上述流程,才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛,系統將視為異常情況。
結語
酒駕一直是全球性的問題,將有高機率導致重大交通事故,造成人員傷亡、家庭破碎,進而醞釀後續更多的社會問題,皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題,各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範,但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同,有的國家如新加坡,透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯,又或者是薩爾瓦多,當發現酒駕直接判定死刑,這樣的制度雖嚇阻力極強,但是若讓其他國家也跟進,會造成違憲或是違反人權等問題。因此,各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究,想要達到零酒駕的社會。
為達成此理想,本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統,利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術,使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中,結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理,將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改,可加強駕駛人的不可否認性,當汽車發生異常情況時,便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨,透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題,在未來能夠普及並結合法規,智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。
附圖:圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測(正臉)。
圖3 人臉特徵點偵測(左側臉)。
圖4 人臉特徵點偵測(右側臉)。
圖5 酒精鎖。 (圖片來源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram)
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。
資料來源:https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D
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#LoPaint #風格油漆組
在改造中,每個空間都像是一本故事書,
塗上顏色,讓每個故事,都擁有了生命。
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讓每個人都能找到且擁有自己的風格空間,
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*特別備註:0:23,如果不確定是否會將油漆都用完,建議倒在漆盤中再和水進行調和喔~
|Lo-Paint知識大解密|
【關於工具・單人 & 多人塗刷工具組】
單人工具組:利於單人油漆改造
・x1|毛刷:適合小範圍使用,例如:縫隙、窗框
・x1|滾輪刷:適合大範圍使用,例如:牆面
・x1|漆盤:承裝油漆,並適合瀝乾滾刷、毛刷
・x1|遮蔽膠帶:黏貼牆面、窗邊、插座縫隙以免油漆沾染
・x1|養生膠帶:包住大型家具或床墊,以免油漆沾染
・x1|攪拌棒:方便於油漆使用時攪拌
・x1|Lo-Fi DIY 帆布包:可用油漆DIY出自己的風格隨行包
・x1|油漆說明書:內附有所有油漆塗刷相關說明
多人工具組:利於多人塗刷,更快的完成改造
*x2|毛刷:適合小範圍使用,例如:縫隙、窗框
*x2|滾輪刷:適合大範圍使用,例如:牆面
*x2|滾輪刷替換組:可替換滾刷上的滾筒,利於快速換色
*x2|遮蔽膠帶:黏貼牆面、窗邊、插座縫隙以免油漆沾染
*x2|漆盤替換組:可放入漆盤上再倒入油漆,利於快速換色
*x1|量杯:利於測量倒入的油漆、水比例,方便油水混合情境
・x1|漆盤:承裝油漆,並適合瀝乾滾刷、毛刷
・x1|養生膠帶:包住大型家具或床墊,以免油漆沾染
・x1|攪拌棒:方便於油漆使用時攪拌
・x1|Lo-Fi DIY 帆布包:可用油漆DIY出自己的風格隨行包
・x1|油漆說明書:內附有所有油漆塗刷相關說明
|特別注意|
*風格油漆顏色配量恕無法做更動
*一色一桶,不得將不同顏色油漆倒在一起
*可於購買選項單購特定顏色
*風格油漆套包包含:四罐1公升的油漆、Lo-Fi工具組、帆布袋、風格小卡
*本產品由Lo-Fi House特製調色,與RAINBOW虹牌油漆合作製作
*計算所需之油漆桶數:LoFi-Warehouse商城油漆頁面右下角即會有油漆量計算機
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|下單前必看|
【退貨問題】本商品為客製化商品,不適用於7天鑑賞期,一旦出貨即無法退換貨
【到貨時間】本商品為統一會於付款後7個工作日內出貨,物流約莫4~5天左右到貨
【運送範圍】:本商品只提供台灣本島宅配取貨
【到貨聯繫】貨運公司會於運送前與聯繫您,如有相關需求可於該時提出
【顏色基準】顏色請以商品圖片右下角的色塊為主
【色差問題】空間顏色會因現場光線、螢幕顯色度而與實際有差異,建議以整體空間氛圍為主要挑選依據
|相關常見Q&A|
【Q1:這個油漆能漆在木櫃、木門、鐵件、Deco品上嗎?】
我們使用的油漆為水性乳膠漆,只建議漆在水泥牆、硒酸鈣板及我們的帆布包上喔!
如果要“漆在木頭上”需要以下作法
1.木頭上都會有層亮亮的膜需要用砂紙磨掉
2.將粉塵清潔乾淨
3.如木頭本身為吸附力較弱的木頭,建議上塗虹牌水性底漆467+467AD增加油漆附著力
4.最後再漆上Lo-Paint風格油漆即可!
PS.但是此種方法刻意刮、摳還是會掉漆所以需要備好油漆準備隨時進行補漆
*以上手續非常繁雜所以如果要漆在木頭上,還是建議使用水性護木漆、水性調合漆等會最安全,
*但是可能顏色的部分就無法這麼繽紛,是比較需要好好思考的地方
如果“漆在鐵件上”,則需要使用水性調合漆喔~
【Q2:油漆桶數計算方法】
- 步驟一:(牆面長cm*寬cm)÷32400=坪數
- 步驟二:坪數÷3 (1公升可刷3坪)=幾罐(1L)
- 步驟三:幾罐(1L)*3(道)=總罐數
- 步驟四:3道是淺色如深色或亮色要4道以上
另外告知由於每個牆面的狀況以及塗刷的熟練度都會影響到使用油漆的量,以上公式給予為油漆DIY新手估算的保守油漆量
- 如有請專業師傅來粉刷的話,建議由他來評估應該要使用的油漆量
- 如本身已有粉刷經驗且熟練的話,可依照自己經驗來評估要使用的油漆量
或是您可以至LoFi-Warehouse商城油漆頁面右下角,即會有油漆量計算機
https://reurl.cc/20O33v
【Q3:你們色號多少?哪裡可以買到,我可以現場取貨嗎?】
Lo-Paint風格油漆目前與虹牌聯名打造特殊顏色
目前市面上並沒有明確色號能夠表示
如找一般油漆行只能調出相近色,但依然會有色差
我們目前也尚只有網路能夠訂購
因此判斷前需特別三思!
【Q6:有沒有XX顏色?有沒有偏XX風格的油漆組?】
本商城無法提供人工的顏色、風格判斷。
您可以點選LoFi-Warehouse右下角Message
至我們最新的「風格/顏色推薦系統」做查詢喔!
https://reurl.cc/20O33v
【Q7:Lo-Paint風格油漆是什麼漆種?家裡有小孩寵物會不會受影響?】
我們使用的為不添加甲醛的水性乳膠漆
特性為「無味」、「不易退色、「防霉」、「健康安全」、「防塵耐髒」
- 水性乳膠漆在用刷具塗刷時,可直接用清水沖洗工具組後即可清洗乾淨囉~
- 美國UL GREENGUARD國際健康金獎認證:強效降低乳膠漆氣味,絕不造成環境汙染及人體危害(低VOC),塗刷完全不刺鼻,適合居家臥室、客廳的牆面裝修使用。
- 漆膜細緻持久,優質持久配方,具有多重保護功能,保持牆面不褪色、失光,不必擔心上塗後的時間累積造成的牆面黯淡問題,並帶您感受優雅的觸感體驗。
- 防霉抗菌配方,避免牆面霉變及霉斑問題,提升漆膜的使用效率,防霉抗菌效果更加出眾!
- 絕不添加甲醛、鉛、汞等重金屬有害成分,VOC含量更遠低於CNS4940國定標準,同時獲得「健康綠建材」認證。
- 平滑細緻的高等級漆膜,灰塵不易沾附,更不易褪色,經SGS檢驗測試可刷洗超過30,000次以上。
【Q8:Lo-Paint風格油漆沾到衣服、工具組上應該如何清洗?】
由於我們使用的為水性乳膠漆,因此只要用水清洗
不論是皮膚、工具組基本上都是可以反覆使用的
但如果沾到衣服的話就要盡速清洗掉,建議還是穿著舊的衣服粉刷油漆喔~
【Q9:要怎麼保存或丟棄?】
|存放|
油漆如果加了水放久了會變質,如有預想到會剩油漆,可將要用的油漆量倒入漆盤,再加些許的水~
剩下沒有加過水的油漆建議用保鮮膜包覆後蓋上蓋子,放在陰涼的角落就可以擺放超過至少1年喔~
|丟棄|
剩的漆料用報紙或破布將桶子中的油漆吸乾,曬乾後比照一般垃圾丟棄處理,空油漆桶晾乾,送至資源回收車回收處理即可!