比單一技術,台灣是超強的!
台灣團隊也許是過往所受訓練的關係,在單一技術的研發一向超強,昨天做研發成果記者會的是國內培養多年的堅強團隊,非常厲害。
但台灣團隊如果能夠在系統整合價值創造上面多點努力,或者與世界頂尖的系統整合,我們在台灣強項的部分,絕對是世界領先者!
#研究成果
【自駕車智慧之眼👁 深耕八年有成 嵌入式AI物件辨識系統技術領先國際】
AI人工智慧與自駕車是目前全世界兩大熱門研究領域,自駕車結合AI技術,就如同將大腦裝進汽車,臺灣在這關鍵技術中,佔有一席之地💪
在科技部的支持之下,國立交通大學電子研究所郭峻因教授團隊研發出「自駕車智慧之眼👁 -嵌入式AI物件辨識系統」技術深耕長達八年,開發出全世界第一套快速視訊資料自動化標記工具(ezLabel 2.0),以及嵌入式AI深度學習演算法。
🎯自動標記好快速 幫助AI長智慧
AI要能聰明分辨影像內的各式物件,得學習靠"工人"智慧幫忙在影像資料標記,配合複雜的軟體演算法和強大硬體計算能力。
郭教授團隊目標藉由分析影像實現自駕車/進階駕駛輔助系統(ADAS),成功開發嵌入式電腦視覺深度學習技術,透過快速自動化標記工具,產生大量供AI人工智慧學習的資料庫,其標記效率超過目前現有手動資料標記工具達10-15倍以上,搭配團隊開發的即時軟體演算法,降低了AI電腦視覺所需之運算平台成本,無需昂貴的GPU運算平台。
此外,郭教授團隊已經建置超過1,500萬筆適合臺灣地區之自駕車影像資料庫,今年預計增加3000萬筆,這些資料有助於開發適合臺灣地區之AI自駕車物件辨識技術。
👁望遠好視力! 200公尺外的車一樣看得清
郭教授團隊開發出最遠可偵測超過200公尺外車輛的嵌入式深度學習演算法,超越現階段文獻標竿演算法(YOLO v2) 4倍,且在運算複雜度相當下,準確度高於YOLO v2約10% mAP(平均準確度),可於 nVidia自駕車平台 (DRIVE-PX2)上即時運算,適用於各式天候,非常適合自駕車/ADAS應用。
👁後腦杓長眼? 預測後方車輛3秒是否超車
郭教授團隊將深度學習技術延伸應用於物件行為預測甚至駕駛控制,開發出全球首見可預測後方車輛(汽車或機車)是否超車之深度學習行為預測技術,於行車時可準確預測後方車輛於未來3秒鐘是否超車,可作為車輛駕駛人第三隻眼睛,守護行車安全。
嵌入式AI自駕車快速資料標記工具、自駕車圖資、物件偵測與行為預測深度學習技術之產業應用潛力相當大,目前合作廠商已達28家,未來潛在的合作廠商包含AI晶片公司、車電系統公司與自駕車圖資公司等。
📍科技部新聞稿:https://reurl.cc/zGr1p
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yolo v2 在 [請益] 關於Yolo v2 - 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
我弄了一個星期的yolov2,試著教導machine學會「辨識車牌」。
然而,得到的weights檔,跑出的結果,框了整個銀幕(即:亂框)。
我遇到的問題,和這個描述非常相近:
https://keep.01ue.com/?pi=960547&_a=crawl&_c=index&_m=p
想請問懂這部份的版友們,是否能提供意見呢?
另外,是否有已經養好的辨識車牌的weights檔、cfg檔能提供?(不妥會自刪)
若是有不方便在版上提的事宜,歡迎站內信給我。
謝謝各位熱心的版友。
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