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本班介紹 活動議程 專題介紹 歷屆成果展

 

 

 

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IEI course

 

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  2019-01-18 13:00-13:30   來賓報到  
   
  13:30-14:00  

來賓致詞、專題指導老師致詞

大合照

   
  14:00-15:00  

學員進行專題簡報

► 智能跌倒偵測示警系統
► AIoT居家智能應用—姿態識別
► E-Parking-車牌辨識智慧停車場系統
► Sensor-Driving Car-智能感應自駕車

   
  15:00-15:10   休息茶敘時間
   
  15:10-16:30   成果展示、學員與廠商交流時間
   
  16:30   結訓、賦歸
       

活動時間

108年01月18日 (五) 下午1:00~4:30

活動地點

集思交通部會議中心2樓(台北市中正區杭州南路一段24號)
PS. 若您為開車前往,請停於會館旁之「岳洋停車場」,並於活動結束後,至活動報到處領取免費停車券即可(觀看地圖)。

廠商徵才聯絡方式

邱小姐 Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它 | (02)2316-7732

智能跌倒偵測示警系統
組員:陳O凱、蔡O宏、胡O傑
摘要

目前台灣逐漸步入老年化社會,相對長照人員的負擔及人力持續升高,因此決定以人工智慧(AI)影像分析為基礎,設計主動式的遠端照護系統,不僅具有主動警報功能,還能省去穿戴式麻煩(EX:穿戴裝置過重,易損壞,易碰撞,易健忘)

而是更全面性的,當偵測者跌倒時,裝設在房內的AI監視鏡頭立即透過影像辨識,拍下跌倒的照片,並將警示訊息以照片發送給照顧者的LINE,以爭取意外發生時的黃金急救時間。希望藉由較低成本的偵測系統, 讓家護的照顧方式變得更有保障及安全。

我們的AI監視鏡頭是利用NVIDIA® Jetson™ TX2 搭配 Camera來實現。而跌倒偵測的方法主要是先利用深度學習的YOLO 模型來偵測是否影像中是否有人, 接著再將YOLO輸出的bonding box, 利用OpenCV計算其長寬比值。長寬比值與時間變動關係來判定是否為跌倒狀態。一旦偵測為跌倒狀態,會立即發送跌倒警報到Line群組中∘ 在本次專題實作中, 我們希望能夠實現出一個AioT應用,也希望透過NVIDIA® Jetson™ TX2 更加深入了解AI邊緣運算的實際應用∘

系統架構

Fall-alarm-system

關鍵字:NVIDIA、JetsonTX2、AIoT、Edge Computing、Linux、OpenCV、YOLO、Linebot
 
AIoT居家智能應用—姿態識別
組員:李O吉、周O瑀、陳O任、詹O濱、吳O益
摘要

從Bill Gates 1995提起IoT概念之後,爾後到了2010年代的技術成熟以致商品化實現,智能化Ecosystem的建構得以在全球熱浪潮之下蓬勃發展;但也隨著智能化商品落地遇到瓶頸,智能化應用大多只存在手機App或是商場應用,除了系統集成、軟體應用等問題之外,令人詬病的問題之一就是雲運算時常不夠及時。而此時邊緣運算隨著類神經網路的崛起而彌補了雲運算的不足。

而本專題即是以raspberry pi搭載camera的架構同時進行IoT以及邊緣運算的雙重建構。使用MQTT(or line bot)建立了居家Camera及時防盜通知的IoT功能,並同時導入了類神經網路當中的MobileNet、藉著其輕巧但快速準確的能力,使raspberry pi具備了即時影像辨識的能力,使得家居攝影機功能各具全方位性能、能夠更貼近當下使用者生活所需。

系統架構

Come-as-you-move

IOT功能:

Raspberry Pi #1為MQTT publisher、將分別的動作指令以及防盜偵測消息皆發佈到雲端MQTT server。Raspberry Pi #2作為動作指令的MQTT listener,在接到對應指令之後,可以執行:a. 開關燈 b. 開關音樂 c. 啟動機器手臂三種不同的動作 。而防盜偵測消息會進一步推播至使用者的Line。

AI功能:

動作指令識別:藉由預錄動作指令以及標籤、使用搭載在Tensorflow上的Keras,執行Mobilenet model訓練;在training accuracy以及validation accuracy達到98.5%後裝載至Raspberry Pi #1上進行及時動作偵測並發送指令辨識結果至MQTT server。防盜動作偵測:裝載OpenCV在Raspberry Pi #1上,在Camera偵測到室內影像發生變動、亦即有偷盜事件可能發生的時候、及時發送影像至登入使用者的手機上。

關鍵字:RaspberryPi、camera、CNN、LeNet、MQTT、機器手臂、Deep learning
 
E-Parking-車牌辨識智慧停車場系統
組員:連O祥、陳O德、林O婷
摘要

隨著社會的進步,都市化讓人潮聚集,假日在購物商場排隊等候停車位一直都是開車族心中的夢魘。如果現在告訴您,只要透過指尖輕輕設定,停車場就是您的行動管家,您相信嗎?

如今車牌辨識服務已成為智慧科技重要標配的一環,如何在此創造出更多元化的附加價值, 為這個行業發展出更多創新的營運模式來體貼廣大的車主, 讓停車系統更加智慧化, 是我們推動的目標。 本組專題方案以"車主的角度"為構思,"智慧停車系統"為核心概念,首先讓駕駛人透過各式可連網的智慧型行動裝置預先查詢空位,此外,停車場內搭備自動化的裝置設備,結合軟硬體的應用就緒平台,讓車主透過簡單的設定,即可經由手機推播服務,隨時進入系統查詢,獲取最新的停車洗車資訊狀態以及購物商場第一手的優惠訊息,進一步提升便利的智慧化生活的效益。

我們透過Raspberry pi 3 整合周邊物聯網(IOT)設備,導入影像辨識,UI使用者介面連結雲端資料庫(Firebase) ,機械手臂應用,以及Chatbot的多元互動,這一系列優化的流程,藉由軟硬體的整合設計,智慧型的後台管理,透過物聯網的可塑性,為這個行業發展出更多創新的營運模式,實現智慧城市生活。

系統架構

E-Parking

關鍵字:AIoT、車牌辨識、OCR、OpenCV、MQTT、LineBot、Firebase、SQLite、嵌入式系統、物聯網、Pi 3B+、Python、Node.js、HTML5、 LabVIEW、Javascript、jQuery
 
Sensor-Driving Car-智能感應自駕車
組員:陳O怡
摘要

2018年五月Google無人駕駛出租車服務在美國啟動,於是以模型電動車,搭配Raspberry-Pi使用CNN深度學習神經元網路和影像辨識,來訓練模型車自動駕駛。以PWM訊號控制馬達驅動,整合感測羅盤、GPS定位、超音波測距、物體偵測辨識交通號誌和行人,使電動車能判斷周遭環境,並且以MQTT物聯網通訊技術將感測器資料傳雲端,FFMPEG推送即時影像,最後透過Web Ajax和Websocket技術實現即時資料視覺化的呈現。

系統架構

Sensor-Driving-Car

關鍵字:無人駕駛、深度學習、影像辨識、物聯網、資料視覺化、嵌入式系統、MQTT、Raspberrypi、OpenCV、AI、IoT、Raspberry Pi 3、Web Cam、Node.js