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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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學員將於活動中簡報專題發想動機、技術架構、開發心得、預計成果等,並於簡報後和現場企業來賓進行交流。 歡迎AI人工智慧、機器學習開發、嵌入式系統開發、韌體開發等技術領域相關企業蒞臨交流。

艾鍗辦訓,秉持著「為用而訓」之原則,幫助學員培養符合業界所需的職能。本此成果展的班隊為數據分析暨機器學習應用班。學員們經過3個多月的紮實的實作學習,產出「為用而生」的技術作品,迫不及待向企業夥伴們展現心血成果。本活動免費,歡迎企業廠商到場來交流喔!


  2023-11-23 13:00-13:10   來賓報到  
   
  13:10-13:50  

活動開場

來賓致詞、專題指導老師致詞

大合照

   
  13:50-14:50  

學員進行專題簡報

居家雲端照護系統
► 影像辨識定位商品
AIoT智能商店
► 智能購物幫手Smart Shopping

   
  14:50-15:00   休息茶敘時間
   
  15:00-16:30   成果展示、學員與廠商交流時間
   
  16:30-17:00   學員結訓、賦歸
       

活動時間

112年11月23日 (四) 下午13:10~16:30

活動地點

升級會議中心-敦南館(台北市大安區和平東路三段63號4F)
※場館交通或停車資訊,歡迎參考官方網站

活動報名

聯絡窗口: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)2316-7733

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組員:黃○宏、陳○賢、曾○峰、田○君、王○瑄
摘要

在2018年台灣老年人口比率達 14%,成為「高齡社會」;2025年, 將跨過 20%門檻,成為「超高齡社會」。而高齡社會中長者生活支援與健康照護需求日益增加,如何促進生活安全性與便利性成為重要的課題。而在居家空間內廣泛應用智慧科技,並導入智慧控制設備以促進生活安全與便利成為了趨勢。

本專題應用Raspberry Pi 以及元件達成居家照護系統,主要製作有智能水杯、壓力感測地毯及智慧溫濕度環境警示器。智能水杯功能為感測水溫及水量,在杯袋中放入溫溼度感測器和重量感測器,用來監控被照護者每日飲水的狀況和飲用水的狀態。壓力感測地毯裡具有壓力感測器,將地毯放在被照護者床邊腳下,每當被照護者醒來下床時踩下地毯,地毯便會感測到重量,提醒家人被照護者已經起床。智慧溫濕度環境警示器使用溫溼度感測器評估被照護者當下的環境,如果達到中暑條件或是氣溫異常,會使用蜂鳴器提醒家人被照護者注意保暖及調節氣溫,有助於預防中暑和感冒等疾病。而使用者介面則是用一個網站呈現,只要註冊一個帳戶,並成功連接硬體設備,家人便可以透過這個網站即時監控被照護者的狀態。這個居家照護系統可以提供家庭成員對被照護者的更多關心和支持,同時提供實時信息,以確保被照護者的福祉。該專題結合了硬體設計、感測技術和程式開發,為居家照護領域帶來了有價值的創新。

系統架構

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居家雲端照護系統-專題簡報

居家雲端照護系統-專題作品Demo

 
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關鍵字:智能水杯、智能地毯、溫濕度感測、壓力偵測、重量偵測、長照、智慧照護、雲端照護、Raspberry Pi Pico、HTML、CSS、JavaScript、PHP、SQL、SQLite、ThingSpeak、Python、MQTT、Line Notify
 

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組員:潘○行、盧○哲、陳○良
摘要

過去商店的形式以大量超商零售(例:7-11、全家)和少量大賣場為主(例:家樂福、愛買),中型超市也不多(例:頂好),但中大型賣場並不會常去,久久才會去採買大量家用品。

近十年則出現很多中型商場(例:全聯、寶雅、金興發等),其價格也接近批發價,表示過去不常去中大型賣場的狀況已不在,巷口左轉就是全聯和超商,你會去哪家買東西呢?

現在的中大型商場數量多商品也多,消費者的選擇更多,但你知道想要的東西哪家會有嗎?天天去的地方是不是逛膩了呢!現在起你可以帶著實體商品、DM或手機顯示商品圖片,在商場門口給鏡頭掃一下,馬上就可以知道商品放在哪裡,若沒有此商品或無庫存,也不需要進去繞圈圈。

這項專題以Flask為核心架構,與所有功能進行接收、處理、傳送。
Web瀏覽器傳送用鏡頭捕捉圖片或文字輸入,接收回傳資料和顯示UI介面。
Yolo物件為基底訓練AI物件偵測和辨識,MySQL建立商品資料庫,操作新增、查詢、更新、刪除功能。
MQTT做為Flask與PI-CO的橋樑
PI-CO用LED燈導引查詢地點與定位商品的路線。

系統架構

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影像辨識定位商品-專題簡報

影像辨識定位商品-專題作品Demo

 
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關鍵字:Flask、Web、Yolo、MySQL、MQTT、Raspberry Pi Pico
 

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組員:高○如、林○立、徐○宏、駱○
摘要

隨著時代的變遷,科技也越發趨於人性,無人化、自動化的環境早早融入於我們的生活。因此,為了趕上現代人來匆匆、去匆匆的步調,以及輕裝出行的模式,AIoT 智能商店就此誕生。

本研究主要功能有三,分別為RFID智能店員、AI靠臉結帳系統與AI銷量預測,未來更致力於定位車籃隨行小跟班、AI多臉辨識、三秒結帳…等項目開發,以完善整個商店。

系統以Flask架構前後端核心主程式。當RFID感測器發射無線電波的範圍內有標籤被觸動,後端會接收標籤訊息並訪問DB尋找相應商品資訊,前端透過後端開放的API顯示明細。

相同的資料傳遞原理應用於靠臉結帳系統,由後端API作為前端與DB間的溝通橋樑,經辨識演算法比對鏡頭下與會員庫影像向量,獲取該會員訊息並於結帳後新增紀錄於DB。

雖說有了結帳紀錄,但這些似乎還不足以進行機器學習,進而達到真實預測新產品銷量的目的,故為了確保與實際情形相符,數據來源會從市面商家開放的購物車清單進行研究。

系統架構

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AIoT智能商店-專題簡報

AIoT智能商店-專題作品Demo

 
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關鍵字:MQTT、Flask、Python、MySQL、AI、Machine Learning、Deep Learning 、RFID、Wi-Fi Location、JSON、Line Notify、Smart Following Car、AGV、IO、Facial recognition system、OpenCV、Serial Port
 

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組員:林○、林○妤、顏○濤、蘇○江
摘要

自2023年起,台灣的零售業開始迎來新的機會,尤其在智能購物領域。因此,本專題計畫決定充分利用機器學習技術,打造一個創新的智能購物小幫手 - 商品推薦系統。其獨特之處在於,我們運用資料統計和機器學習技術,以預估產品的銷售趨勢,並為顧客提供個性化的購物建議。

這套系統是基於現代的Web平台,採用Flask框架來搭建,主要包括以下三大功能:比價系統、即時促銷和個性化購物建議。在技術方面,我們選擇了SQLite資料庫,以有效地儲存和管理數據。此外,為了實現精確的銷售預估和個性化推薦,我們利用最新的機器學習技術。

這個專題旨在提供用戶一個智能購物體驗,助其更明智地做出購買決策,同時刺激消費並提高賣場的業績。

系統架構

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智能購物幫手smart shopping-專題簡報

智能購物幫手smart shopping-專題作品Demo

 
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關鍵字:Machine Learning、資料統計、刺激消費、智能購物、個性化推薦、YOLO、影像辨識、AI、HTML、Flask、Python
 

 

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