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    自駕車3秒預測超車 交大團隊開發拿全球首創技術

    國立交通大學電子研究所教授郭峻因深耕8年,研發出「自駕車智慧之眼,嵌入式AI物件辨識系統」。(記者簡惠茹攝)

    國立交通大學電子研究所教授郭峻因深耕8年,研發出「自駕車智慧之眼,嵌入式AI物件辨識系統」。(記者簡惠茹攝)

    2019/06/12 14:13

    〔記者簡惠茹/台北報導〕讓自駕車3秒預測後方超車,交大教授郭峻因團隊,深耕8年研發出一套包含AI自動標記、偵測距離超過200公尺,且還能預測超車的自駕車輔助系統,郭峻因表示,AI自動標記和AI行為分析預測超車都是全球首創技術。

    國立交通大學電子研究所教授郭峻因深耕8年,研發出「自駕車智慧之眼,嵌入式AI物件辨識系統」,郭峻因表示,團隊藉由分析影像建置自駕車駕駛輔助系統ADAS,成功開發嵌入式AI深度學習技術,其中自動化標記工具,快速產生大量供人工智慧學習的資料庫,再搭配團隊開發的即時軟體演算法,可以降低運算平台成本。

    郭峻因說,要教人工智慧辨識路上物品,就必須先標記相關資料,但是人工標記相當耗時,因此團隊開發出全球第一個自動標記工具ezLabel,標示1千多張照片人工需要30多分鐘,用此工具只需要3分鐘,速度快上10到15倍以上,此外,還能標記物件行為、場景分割,也能進行資料管理和分析,去年獲得AUDI汽車兩項大獎。

    郭峻因指出,目前已經建置超過1500萬筆適合台灣地區自駕車影像的AI標記資料庫,包含車輛、行人、機車和腳踏車,還有車道線與交通標誌紅綠燈資訊,天候類別包含白天、晚上、雨天和逆光,今年度目標要把資料量提升到3000萬筆,資料庫免費開放學界使用,也有跟產業界合作。

    而團隊系統使用的嵌入式深度學習模型,可偵測超過200公尺外的車輛,比起目前市面上應用的YOLO V2演算法可偵測的距離還多4倍,準確度更高出10%,可偵測的圖像也更小,15乘以15像素,可用於nVidia自駕車平台即時運算。

    郭峻因團隊這套ADAS系統,還開發出第三隻眼睛,他說,他們開發AI行為分析預測技術,標記超車行為後,不只是車輛,機車超車也都能辨識,並且準確預測後方車輛於未來3秒內是否超車,可作為駕駛人的第三隻眼睛,守護行車安全。

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