台科大研發智慧十字路口系統 可偵測違規與車流
2021/12/9 10:46(12/9 12:03 更新)
台灣科技大學資工系團隊研發智慧十字路口系統,結合現有道路監控畫面,就可偵測路口的交通違規與車流。(台科大提供)中央社記者許秩維傳真 110年12月9日
(中央社記者許秩維台北9日電)台科大資工系團隊研發智慧十字路口系統,結合現有道路監控畫面,就可偵測路口的交通違規與車流,希望協助相關人員擬定改善措施,降低交通事故。
台灣科技大學今天發布新聞稿指出,教育部指導的全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽,是為鼓勵大專師生從事資通訊軟硬體實務設計;競賽分物聯網組、智慧機器組、數位永續科技組、體感互動科技組與電商與金融科技組等5組。
台灣科技大學資訊工程系教授戴文凱指導學生劉維軒、林鼎傑、黃維坪組成團隊,研發智慧十字路口系統,統整蒐集交通資訊,呈現各路口的交通違規與車流狀況,可幫助相關人員擬定合適的改善措施,降低交通事故,獲全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第1名。
這套智慧十字路口系統可直接利用路口監視影像,進行全時間全天候全場景的分析,還可同時進行多物件的追蹤且包含不同車種,透過特製的活用繪製遮罩,整合物件辨識與多物件追蹤結果,並斷禁行車種、逆向行駛、違規跨線與違規左右轉等不同違規情形,辨識準確率高達95%。
台科大資工系學生林鼎傑表示,台灣多數交通事故地點發生在十字路口,肇事原因多為違規跨線、違規左右轉與逆向行駛等,團隊希望不用額外架設監控設備,透過現有監控畫面就能進行深度學習分析,透過智慧交通解決問題並提供協助。(編輯:陳政偉)1101209
台灣科技大學資工系學生團隊研發智慧十字路口系統,獲全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第一名。(台科大提供)中央社記者許秩維傳真 110年12月9日
台科大打造AI十字路口 精準掌握交通違規與車流
11:302021/12/09
中國時報/旺報
李侑珊
台科大資工系戴文凱教授指導劉維軒(中)、林鼎傑(左)、黃維坪同學所組的團隊,研發一套智慧十字路口系統,獲得2021年全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第一名。(台科大提供/李侑珊台北傳真)
台科大資工系團隊透過人工智慧深度學習方法,利用現有道路監控畫面進行辨識,有效偵測路口上的交通違規與車流狀況,獲得2021年全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第一名。(台科大提供/李侑珊台北傳真)
交通事故多發生在十字路口,台科大資工系團隊透過人工智慧深度學習方法,利用現有道路監控畫面進行辨識,透過物件辨識技術偵測畫面中車輛之位置與類別,並透過多物件追蹤技術對車輛辨識的結果進行分析,有效偵測路口上的交通違規與車流狀況,獲得2021年全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組冠軍。
由台科大資工系戴文凱教授指導劉維軒、林鼎傑、黃維坪同學所組的團隊,研發一套智慧十字路口系統,將各路口所蒐集的交通資訊進行統整後,透過統計介面,可以呈現各路口於每日各時段的交通違規與車流狀況,進一步繪製統計圖表,並對不同路口進行排名統計,幫助相關人員能夠快速評估重點路口,擬定合適的改善措施,降低交通事故的發生。
特別的是,這套智慧十字路口系統,可以直接利用路口監視影像,進行全時間全天候全場景的分析,不論是白天、晚上、下雨都能有效的辨識,可同時進行多物件的追蹤,且車種分類精細至七種,包含小客車、巴士、摩托車、小卡車、大卡車、半聯結車與全聯結車,透過特製的活用繪製遮罩的方式,將物件辨識與多物件追蹤的結果整合,可以車流計數,並將禁行車種、逆向行駛、違規跨線與違規左右轉判斷,高達95%以上的辨識準確率,系統透過視覺化的整合的介面,非常方便操作者使用。
台科大資工系林鼎傑同學表示,臺灣多數交通事故地點皆發生在十字路口,肇事原因多為違規跨線、違規左右轉與逆向行駛等交通違規導致,因此團隊希望在不用額外架設監控設備的狀況下,透過現有的監控畫面就能透過深度學習的方式分析,這次分析的是交通部所提供的淡海新市鎮試驗場域之CCTV影像資料,希望在智慧交通上能實際解決問題和提供協助。
台科大資工系劉維軒同學則說,論文題目就是將影像辨識深度學習應用在智慧交通的情境上,對這個主題很有興趣,參加競賽讓自己延伸許多其他的面向和發想,透過思考,在技術上更為精進,畢業後也將進入智慧交通領域的研發工作,希望能將所學實際應用。
由教育部指導的全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽,是為了鼓勵全國大專校院師生從事資通訊軟硬體實務設計,期望培養智慧創新跨域整合人才。本次競賽分為物聯網組、智慧機器組、數位永續科技組、體感互動科技組與電商與金融科技組共五組,參賽者來自不同的大學、系所,是國內具相當指標性的競賽之一。
研發智慧十字路口系統 台科大學生團隊奪冠
台科大學生劉維軒(中)、林鼎傑(左)、黃維坪(右)組成團隊,研發一套智慧十字路口系統,獲得2021年全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第一名。(圖由台科大提供)
2021/12/09 15:02
自由時報
〔記者林曉雲/台北報導〕全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽揭曉,國立台灣科技大學資工系教授戴文凱,指導學生劉維軒、林鼎傑、黃維坪組成的團隊,研發一套智慧十字路口系統,可有效偵測路口上的交通違規與車流狀況,獲得數位永續科技組第一名。
團隊成員林鼎傑表示,我國多數交通事故地點發生在十字路口,肇事原因多為違規跨線、違規左右轉與逆向行駛等交通違規,團隊希望在不用額外架設監控設備的狀況下,透過現有的監控畫面,就能透過深度學習的方式分析,這次分析的是交通部所提供的淡海新市鎮試驗場域之CCTV影像資料,希望在智慧交通上能實際解決問題和提供協助。
這套智慧十字路口系統,直接利用路口監視影像,進行全時間全天候全場景的分析,不論是白天、晚上、下雨都能有效的辨識,同時進行多物件的追蹤,且車種分類精細至7種,包含小客車、巴士、摩托車、小卡車、大卡車、半聯結車與全聯結車,透過特製的活用繪製遮罩的方式,將物件辨識與多物件追蹤的結果整合,可以車流計數,並將禁行車種、逆向行駛、違規跨線與違規左右轉判斷,高達95%以上的辨識準確率,系統透過視覺化整合的介面,非常方便操作者使用。
團隊成員劉維軒表示,論文題目就是將影像辨識深度學習應用在智慧交通的情境上,參加競賽讓自己延伸許多其他面向和發想,在技術上更精進,畢業後也將進入智慧交通領域的研發工作,希望能將所學實際應用。
十字路口車禍多 台科大生用AI偵測車流辨識率逾95%
2021-12-09 14:46 聯合報 / 記者潘乃欣/台北即時報導台科大
台科大資工系戴文凱教授指導學生劉維軒(中)、林鼎傑(左)、黃維坪(右)所組的團隊,研發一套智慧十字路口系統,獲得2021年全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第一名。圖/台灣科技大學提供
台灣科技大學表示,交通事故多發生在十字路口,校內資工系用人工智慧深度學習方法,辨識現有道路監控畫面,偵測畫面中車輛的位置與類別,並透過多物件追蹤技術分析車輛辨識結果,有效偵測路口上的交通違規與車流狀況。這已獲今年全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第一名。
台科大指出,資工系教授戴文凱指導學生劉維軒、林鼎傑、黃維坪,研發一套智慧十字路口系統,將各路口所蒐集的交通資訊進行統整後,透過統計介面,呈現各路口於每日各時段的交通違規與車流狀況,進一步繪製統計圖表,並對不同路口進行排名統計,幫助相關人員快速評估重點路口,擬定合適的改善措施,降低交通事故的發生。
戴文凱說,套智慧十字路口系統還可以直接利用路口監視影像,進行全時間全天候全場景的分析,不論是白天、晚上、下雨都能有效的辨識,可同時進行多物件的追蹤。且車種分類精細至7種,包含小客車、巴士、摩托車、小卡車、大卡車、半聯結車與全聯結車,透過特製的活用繪製遮罩的方式,將物件辨識與多物件追蹤的結果整合,可以車流計數,並將禁行車種、逆向行駛、違規跨線與違規左右轉判斷,辨識準確率高達95%以上。
台科大資工系學生林鼎傑說,交通事故肇事原因多為違規跨線、違規左右轉與逆向行駛,團隊希望在不用額外架設監控設備的狀況下,透過現有的監控畫面,就能透過深度學習的方式分析。他們已分析交通部提供的淡海新市鎮試驗場域CCTV影像資料,希望提供協助。
台科大資工系學生劉維軒指出,他的論文題目,就是將影像辨識深度學習應用在智慧交通的情境上,對這個主題很有興趣,參加競賽讓自己延伸許多其他的面向和發想,透過思考,在技術上更為精進,畢業後也想投入智慧交通領域的研發工作,發揮所學。
台科大資工系團隊透過人工智慧深度學習方法,利用現有道路監控畫面進行辨識,有效偵測路口上的交通違規與車流狀況,獲2021年全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第一名。圖/台灣科技大學提供
台科大智慧系統好聰明 可揪出交通違規及車流狀況
▲台科大團隊研發智慧系統,可揪出交通違規及車流狀況。(圖/台科大提供)
記者許敏溶/台北報導
台灣的交通事故大多發生在十字路口,為降低事故發生,台灣科技大學團隊,透過人工智慧深度學習方法,利用現有道路監控畫面進行辨識,並針對車輛辨識結果進行分析,可有效偵測路口上的交通違規與車流狀況,研究成果獲得2021年全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第一名。
這套智慧十字路口系統,由台科大資工系教授戴文凱指導,並與劉維軒、林鼎傑、黃維坪等三位學生組成,將各路口所蒐集交通資訊進行統整,透過統計介面,可呈現每天各路口在各時段的交通違規與車流狀況,進一步繪製統計圖表,並對不同路口進行排名統計,幫助相關人員能夠快速評估重點路口,擬定合適改善措施,降低交通事故發生。
▼台科大研發智慧十字路口系統,可揪出交通違規及車流狀況。(圖/台科大提供)
特別的是,這套系統可直接利用路口監視影像,進行全時間、全天候、全場景分析,同時進行多物件追蹤,可精細分類到小客車、巴士、摩托車、小卡車、大卡車、半聯結車與全聯結車等七車種,透過特製活用繪製遮罩方式,將物件辨識與多物件追蹤結果整合,將禁行車種、逆向行駛、違規跨線與違規左右轉判斷,辨識準確率高達95% 以上,而且系統介面非常方便操作者使用。
團隊成員、林鼎傑指出,台灣多數交通事故地點皆發生在十字路口,肇事原因多為違規跨線、違規左右轉與逆向行駛等交通違規導致,研究團隊希望在不用額外架設監控設備狀況下,透過現有監控畫面進行深度學習分析,團隊這次分析的是交通部所提供的淡海新市鎮試驗場域CCTV影像資料,希望在智慧交通上能實際解決問題和提供協助。