2019-06-12 預測後方超車 交大研發自駕車智慧之眼

預測後方超車 交大研發自駕車智慧之眼
交大教授郭峻因(右)團隊,研發全球首見「智慧之眼」,能準確預測後方車輛是否超車。圖為科技部次長許有進(中)、工程技術研究發展司長徐碩鴻(左)合影。 (袁世鋼/大紀元)

(大紀元記者袁世鋼台北報導)先進駕駛輔助系統(ADAS)是人工智慧(AI)重要的應用領域,交通大學電子研究所團隊領先全球,開發出全世界第一套快速視訊資料自動化標記工具(ezLabel 2.0),延伸應用於「物件行為預測」,研發全球首見「智慧之眼」,能準確預測後方車輛3秒內是否超車。

 

先進駕駛輔助系統(ADAS)是人工智慧(AI)重要的應用領域,交通大學電子研究所團隊領先全球,開發出全世界第一套快速視訊資料自動化標記工具(ezLabel 2.0),延伸應用於「物件行為預測」,研發全球首見「智慧之眼」,能準確預測後方車輛3秒內是否超車。

 

交大電子研究所教授郭峻因表示,嵌入式AI技術包括資料庫、演算法、運算平台3項技術。藉由分析影像實現ADAS,成功開發嵌入式電腦視覺深度學習技術,透過快速自動化標記工具,產生大量AI學習的資料庫,搭配團隊開發的即時軟體演算法,降低AI電腦視覺所需的運算平台成本。

 

他說明,以往處理複雜的AI深度學習模型,必須依靠電腦圖形處理器(GPU),費用昂貴且無法雖身攜帶,而嵌入式AI物件辨識系統,成本較低可以產業化,並應用到各種產品上,這是研發的目的,只要有照相攝影的地方,都可以導入。

 

他舉例,掃地機器人也有裝鏡頭來辨識前方物體,只有「擁抱嵌入式AI,才會發大財。」

 

目前市售車輛普遍配有ADAS系統,但郭俊因認為,團隊結合AI後所研發的自動化標記工具(ezLabel),效率較現有手動標記工具高10倍以上、最遠可偵測200公尺內的物件,而且能進一步分析被標記物件的行為,判斷後方車輛3秒內是否有超車的可能、前方是否有行人正在過馬路等,也比以往的標記工具,更能適應惡劣天氣及夜間光線不足的環境,提升行車安全。

 

研發團隊已經建置超過1,500萬筆,適合台灣地區的自駕車影像資料庫,有助於開發適合台灣地區的AI自駕車物件辨識技術,預計今年將增加資料庫數量達到3千萬筆,而台灣擁有國外相當缺乏的機車資料庫,他認為,台灣要發展自駕車產業,掌握圖資是關鍵。

 

自駕車技術仍充滿挑戰,全球已發生多起死亡車禍,郭峻因認為,可能是系統設計無法偵測出當下交通狀況,不管是攝影機、雷達或是Lidar(光達)都有可能發生,也可能是感測器(Sensor)有發現,但致動器(Actuator)最後沒有做出反應。

 

他強調,使用多元的感測器才能截長補短,畢竟沒有任何一個感測器能夠做到100%的準確度。