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半截機車也能辨識 算出最佳亮綠燈時機

半截機車也能辨識  算出最佳亮綠燈時機

黃亞琪、譚偉晟、紀茗仁

科技

廖弘源提供

1153期

2019-01-23 13:49

這不是科幻小說,更不是遠在外太空的電影情節,而就在你我身邊。
15個橫跨食、衣、住、行、育、樂的AI應用大蒐集,
看見它如何改變著我們的心態、工作形態和生活!

分析當前的車流狀況,然後,跟鄰近路口的管控系統「溝通」,再計算出最佳的交通號誌控制方案……。用白話說,這套由中研院、義隆電子、海洋大學資工系教授謝君偉合作研發的AI智慧交通方案,就是要靠AI算出「這個綠燈該亮幾秒」的最佳方案。

 

類似的控管機制過去也有,但中研院資訊科學研究所所長廖弘源解釋,以往的作法是管制人員依靠經驗判斷,「這樣估不準,通常是猜的。」

 

至於眼前這套智慧系統,根據科技部公布在竹科的測試結果,它讓竹科園區內車輛平均停等次數減少30%。除了新竹,現在經濟部工業局更主動將這套AI系統導入高雄市、台南市、嘉義縣市等地區,希望能對當地交通狀況有所改善。

 

這樣的「紅綠燈神算」怎麼做到?關鍵有兩個:車流辨識率,大車、小車之外,緊貼著大車旁邊的小車、被貨車擋住的機車……,在平面影像看來所占據的面積相同,但實際上都是影響交通的真實車流,必須分辨清楚。第二個關鍵,則是要能「一次看到周邊好幾個路口」,看到了,才能算出哪個路口現在最該「開綠燈」。

 

解析真實車流  一秒辨識20張影像

 

問題環環相扣。要一次看到好幾個路口,就得廣設攝影機,但如此一來,成本堆高,無法吸引客戶使用,於是,團隊選擇能夠「廣角」攝影的魚眼鏡頭,達到一次觀察多個路口的目的。但是問題又來了,魚眼的缺點是邊緣影像會扭曲,扭一下,車子變成一條線,遑論分清「黏在大車旁的小車」。

 

謝君偉坦言,從去年初計畫開始進行時,首先面臨的挑戰,就是魚眼鏡頭導致影像變形,原本方正的車輛一旦進入魚眼鏡頭視野的邊緣,就會變成細長的線條,大幅增加辨識難度。

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