2019-06-12 自駕車車禍增 交大AI團隊研發「第三隻眼」助行車安全

自駕車車禍增 交大AI團隊研發「第三隻眼」助行車安全
交通大學電子所教授郭峻因團隊研發嵌入式AI物件辨識系統,今舉行成果發表會。記者潘乃欣攝影

記者潘乃欣╱即時報導

 

自駕車正夯,卻也傳出車禍事件。交通大學電子所教授郭峻因團隊研發嵌入式AI物件辨識系統,運用AI的深度學習技術,助自駕車克服霧霾等惡劣天候。該技術成果比現階段演算法多4倍,可於nVidia自駕車平台上即時運算。團隊歷經8年研究,獲國內28家廠商青睞,並累積90件產學合作、技術移轉與技術諮詢。

 

台灣去年底發生第一起自駕車Tesla車禍,郭峻因開發最遠可偵測超過200公尺外車輛的嵌入式深度學習演算法,超越現階段文獻標竿演算法YOLO v2的4倍,且在運算複雜度相當下,準確度高於YOLO v2約一成的平均準確度。該技術可在nVidia自駕車運算平台(DRIVE-PX2)上即時運算,應用上屬自駕車分級的level 1與2,適用各種天候,可助自駕車克服霧霾等惡劣天候。

 

嵌入式AI技術包括資料、演算法、運算平台3技術。郭峻因說,運用人工智慧之前,要先展開工人智慧標記資料,累積大數據供AI做深度學習。為提高資料標記效率,全球第一套快速視訊資料自動化標記工具(ezLabel 2.0),標記效率超越目前手動資料標記工具的10至15倍以上,已獲國內多家廠商適用,也獲台灣奧迪汽車AUDI Innovation Award的兩項大獎。

 

郭峻因說,ezLabel 2.0目前已建置超過1500萬筆適合台灣地區的自駕車影像資料庫,預計今年底要新增到3000筆。

 

另外,郭峻因也研發全球第一個可預測後方車輛是否超車的深度學習行為預測技術,行車時可準確預測後方機車、汽車未來3秒是否超車。郭峻因說,這可作為駕駛人的第三隻眼睛,守護行車安全。

 

郭峻因說,嵌入式AI也可用於賣場或家庭的監控系統,關鍵是運算平台要夠有競爭力。待更多AI晶片問世,嵌入式AI必能應用到生活中的更多場域,「擁抱嵌入式AI才會發大財」。