計畫主持人/ 資工系陳裕賢、張玉山教授
本計畫為2017-2019年學術拔尖計畫子計畫

未來城市會是什麼模樣呢?由公共事務學院整合電機資訊學院團隊合力執行「因應未來城市發展之前瞻創新與躍進研究」,其中子計畫二、三集合資工、電機、不動產系老師研究能量,分別探討「AIoT智慧生活平台與應用」以及「基於大數據、物聯網、雲端計算之智慧校園管理與導覽」,研究成果豐碩,讓人得以一窺未來城市科技生活多元面貌。

校園及智慧城市即時空品質瀏覽與警示推播技術

人工智慧(AI)與物聯網(IoT)近來發展火熱,兩者融合出現的新應用型態「AIoT(人工智慧物聯網)」更是快速深入各產業和人民生活。資工系陳裕賢、林道通教授分別投身AIoT智慧生活平台和應用研究,帶領學生結合人工智慧、物聯網、通訊網路、影像處理、雲端計算…具體開發出多項成果。

其中像是運用深度學習偵測人、車和障礙物偵測開發出的自動偵測駕駛輪椅車,還有活用影像物件辨識人工智慧設計的群眾密度估測系統、智慧型路邊停車偵測與歪斜車牌辨識。另外,具備NB-IoT功能人工智慧邊緣運算平台,可協助完成智慧城市多維度權重預算。

以智慧型路邊停車偵測集歪斜車牌辨識技術而言,團隊結合不同網路架構和辨識技術,只要車輛停入路邊停車格,無論車牌是否歪斜,都可以運用影像辨識、深度偵測和追蹤,成功自動辨識車輛身分。實驗結果顯示,車牌俯視角度範圍可達0到55度,水平角度範圍為-65到65度間,整體辨識系統辨識率達90.1%。

另外,由資工系張玉山教授偕同電機系楊棧雲教授、不動產與城鄉環境學系葉大綱教授共同應用大數據、雲端計算,則研發出校園及智慧城市即時空氣品質瀏覽與警示推播技術,同時結合大數據及深度學習技術精進預測效能。

登入團隊研發的空氣品質偵測與警示推播系統,使用者透過Line介面發出位置和請求,計畫建構的平台不但能回應所在地的即時空氣品質數據,還能結合大數據和深度學習技術提供後續八小時預測數值。

特別的是,團隊主要研究方向並不只是數據提供,而是深入透過Ensemble Learning(集成學習)結合適應性權重,藉以調整各預測模型權重,並透過大數據分析調整,經實際在全臺各測站實際運算,證實確實提升各測站預測精準度。

目前這些技術都已經逐漸與社會產業連結,團隊有信心,「智慧城市」不光只是象牙塔內的研究推演,更是真正能實踐於未來社會的真實計畫。

LoRa為基礎的自駕輪椅車