偵測超速 台俄聯手打造最神物件

2020-07-02

 圖說:台俄合作最速物件偵測影像辨識,布設於桃園、新竹。圖攝於桃園。
(中央研究院提供/中央社)
 中研院二日表示,台灣與俄羅斯共同研究開發的物件偵測演算法(YOLOv四),是目前最快的影像辨識技術,已運用於桃園、新竹交通車流解決方案,為台灣智慧城市往前邁出一大步。
 中央研究院公布由資訊科學研究所特聘研究員廖弘源、博士後研究員王建堯,與俄羅斯開發者博科夫斯基共同研發出目前世界上最快最準的物件偵測演算法(YOLOv四),平均正確率達四十三.五%,比前一代提高十%,更超越其他種影像辨識技術。
  ● 路口就能進行交通影像辨識及車流分析
 中研院表示,已與義隆電子合作,將YOLOv四運用於「智慧城市交通車流解決方案」,目前已布設於桃園、新竹,在路口就能進行交通影像辨識及車流分析,為台灣智慧城市發展往前邁出一大步。
 王建堯說明,物件偵測技術追求速度和精準,二者缺一不可,卻難以兼備。他從去年開始改良YOLOv三,一改過去多採「降速求控球」,轉而從YOLO所運行的人工智慧模型著手,改善網路識別物件的回傳機制,優化傳輸路徑,以減少演算法的計算量,因此能增加運算內容的多樣性及運算速度。
 王建堯的研究成果引起YOLO網路架構維護者博科夫斯基的興趣,並主動向他聯繫,雙方自去年十一月攜手合作。經過五個多月日以繼夜地開發,今年四月宣布完成新一代的YOLOv四演算法。
 中研院說,YOLOv四是一種利用人工智慧執行即時物件偵測的技術,能偵測物件、追蹤及判斷,應用於交通車流計算、自駕車研發、工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、五官定位等。
  ● 電腦看一眼就能判斷物件類別與位置
 YOLO是Youonlylookonce的簡稱,顧名思義,只需訓練一個網路模型,電腦只要看一眼,就能判斷照片或影像裡的物件類別與位置,大大提升辨識速度。自一○四年推出第一代版本後,深受開發者喜愛,為電腦視覺(Computervision)技術立下重要的里程碑。
 中研院強調,過去訓練電腦識別一張照片裡的物件,須執行幾千次的識別指令,改良後的YOLOv四性能更強大,經微軟開源影像資料庫(MSCOCO)測試,辨識物件的速度及精確度皆大幅提升,堪稱是目前世界上辨識速度最快、最精準的物件偵測演算法。【記者洪運/台北報導】

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