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世界最快演算車流 立解塞車不是夢

呂翔禾 2020/07/02 12:56 點閱 5627 次
中研院2日發表新演算法「YOLOv4」,未來期待可有效緩解塞車惡夢。(Photo by 呂翔禾/台灣醒報)
中研院2日發表新演算法「YOLOv4」,未來期待可有效緩解塞車惡夢。(Photo by 呂翔禾/台灣醒報)

【台灣醒報記者呂翔禾台北報導】「透過「YOLOv4」新演算法,可以更快更準的監測車流,避免連假再現堵車潮。」中研院資科所2日發表新演算法「YOLOv4」,博後研究員王建堯表示,這是目前世界上最快最準的演算法,而且機台輕便,在桃園、新竹的測試中,均可讓號誌間智慧連動,緩解塞車現象。資科所所長廖弘源說,未來這套技術發展成熟後,可擴大應用在研究、物流、交通等產業。

輕薄快速成本低

王建堯表示,這套開源演算法在推出時即獲得國外許多應用,例如可以在車流分析時,利用魚眼、槍型兩種攝影機,準確偵測車種、巴士與廂型車等,連夜晚都可以得到精確結果。國外也有應用這套技術,如印度或孟加拉等將其作為計算社交距離的工具,若內含人臉辨識的話,還可以觀察有否戴口罩與大合照總人數等。

「過往這些東西都需要建置雲端系統,不只耗時耗電還會有隱私問題。」王建堯分析,現在這套演算法只要透過小型裝置,裝在路口的話還可以及時分析,資料不用再送回雲端,因此未來控制交通時,就不需要外派警察在路口指揮交通或調整紅綠燈,而且系統可以多個路口進行溝通,不只監控單一路口及時車況。

科技部前瞻司司長楊琇雅表示,研究團隊在舊有演算法中,增加更多獨創的技術,還讓第一作者主動來找台灣合作。台灣AI能力很強,科技佈希望透過人才、技術、場域不同面向,幫助產業能量提升、掌握優勢。

應用廣泛潛力無限

王建堯強調,透過攝影機、演算法能計算車長、車種與路口的等待車輛,連很複雜的路口都可以進行模擬,回傳的資料還可以不分天候好壞、時間區隔(可以分析1分、15分,甚至1整天的不同路況)目前也有公司在桃園大園、台中等地運用,對於未來緩解交通壅塞非常有幫助。

廖弘源則提到,現行的交通控制往往需要透過人為監控,還有雲端系統分析資料,但是這無法進行同步分析,而且成本很高,如果未來應用相關演算法的話,就不會再重演端午連假的塞車惡夢。而且這套物件偵測演算法也可以應用在生醫研究,偵測震動很快的細胞,另外還有物流分析、交通相關產業都有很大的潛力。

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