科技部第二季AI投資潛力獎第三名 台大AI中心廖弘源教授團隊
每到上下班尖峰時期，台北內湖科學園區、新竹科學工業園區、台中台灣大道總是交通壅塞，各地方政府無不想方設法尋求改善，因此後續衍生的智慧城市、智慧運輸等應用服務與解決方案，既具備研究價值，也隱含龐大商機，成為產學攜手合作的重要領域。
廖弘源教授團隊
魚眼攝影機導入邊緣運算 優化數據傳輸即時分析車流
基於科技部鼓勵「業界出題、學界解題」合作模式，中研院資訊科學研究所所長廖弘源帶領的研究團隊，2018年提出「深度學習於多媒體資料處理的相關研究及應用計畫」時，便選擇與IC設計廠義隆電子合作，希望整合各自擅長的軟硬體優勢，發表台灣適用且可輸出海外的「智慧城市交通車流解決方案」。
考量過往車流計算方式，是在十字路口安裝四支朝向不同方向的槍型攝影機，導致蒐集的視訊數據量過大，不容易匯入雲端平台做快速處理，因此計畫透過一個可以涵蓋十字路口的360度智慧魚眼攝影機，將蒐集的視訊數據直接在邊緣端（edge）處理並分析交通流量，作為彈性調整路口號誌的決策依據。
360度智慧魚眼攝影機已在新竹竹科佈點測試
不過義隆電子未來想開發的邊緣端晶片運算能力，約與Nvidia Jetson TX2相當，因此要求以Nvidia Jetson TX2小型嵌入式模組開發prototype，廖弘源所長一開始覺得「這是要馬兒好，又要馬兒不吃草。」因為TX2計算能力只有GTX 1080Ti顯示卡的二十分之一，無法從事太複雜的即時數據處理，而且魚眼攝影機的畫面呈現球狀效果，如何在減少計算量的前提之下，提高多物件辨識與追蹤準確率，成為整個計畫的主要挑戰。
產學合作挑戰不可能 打造低運算量、高準確率監控系統
歸功於廖弘源所長團隊人才濟濟，經由了解技術核心關鍵，去除YOLO-V3辨識模型不必要的功能，修改成輕量型計算架構，以及選擇在球狀影像中直接進行深度學習訓練，提高白天、夜晚與雨天的車流辨識度，最終讓設備系統運算量減少40％、記憶體需求減少50％，但整體準確率提高一至數倍，難怪廖弘源所長強調「這不僅是工程成就，更是學術研究的重大貢獻」。
360度智慧魚眼攝影機可取代多支傳統攝影機，提供更廣泛的清晰車流影像
目前這套「魚眼式智慧交通車流計算系統」，不僅在2019年台北電腦展贏得金獎榮耀，也成功在菲律賓宿霧完成測試，越南、泰國則正推動建置中，並且隨著台北、新竹、台中、嘉義、台南、高雄等城市交通要道完成佈建，接下來將進一步研發智慧城市交通路網系統，甚至與不同單位合作，包括動態擷取車牌號碼技術可運用在海巡署偵查工作，小物件偵測技術可安裝在無人機，協助打造一系列智慧農業解決方案，追求更廣泛的應用效益。
「跟義隆電子的合作確實撞擊出許多火花，畢竟業界跟學界有不一樣的文化跟想法，業界想發展出便宜好用的技術，我們學界則想發展出夠水準、具科學性的技術。」廖弘源所長期盼這個計畫協助解決城市交通問題之外，業界跟學界真正建立垂直整合夥伴關係，一方面提高產業技術含金量，讓競爭對手無法輕易複製，一方面台灣科技研究領域也能累積豐碩成果，吸引人才願意留在台灣貢獻所長，形成正向良性循環。
了解更多AI潛力新星：https://events.businesstoday.com.tw/2019/CPCAI/06_stars.html
