預測後方超車交大研發自駕車智慧之眼

【雪花新聞2019年06月12日訊】（雪花新聞記者袁世鋼颱北報導）先進駕駛輔助係統（ADAS）是人工智慧（AI）重要的應用領域，交通大學電子研究所團隊領先全球，開發齣全世界第一套快速視訊資料自動化標記工具（ezLabel 2.0），延伸應用於“物件行為預測”，研發全球首見“智慧之眼”，能準確預測後方車輛3秒內是否超車。

科技部次長許有進(中)、工程技術研究發展司長徐碩鴻(左)、郭峻因教授(右)，及交大電子所研究團隊學生（袁世鋼／雪花新聞）

先進駕駛輔助係統（ADAS）是人工智慧（AI）重要的應用領域，交通大學電子研究所團隊領先全球，開發齣全世界第一套快速視訊資料自動化標記工具（ezLabel 2.0），延伸應用於“物件行為預測”，研發全球首見“智慧之眼”，能準確預測後方車輛3秒內是否超車。

交大電子研究所教授郭峻因錶示，嵌入式AI技術包括資料庫、算法、運算平颱3項技術。藉由分析影像實現ADAS，成功開發嵌入式電腦視覺深度學習技術，透過快速自動化標記工具，産生大量AI學習的資料庫，搭配團隊開發的即時軟體算法，降低AI電腦視覺所需的運算平颱成本。

他說明，以往處理復雜的AI深度學習模型，必須依靠電腦圖形處理器（GPU），費用昂貴且無法雖身攜帶，而嵌入式AI物件辨識係統，成本較低可以産業化，並應用到各種産品上，這是研發的目的，隻要有照相攝影的地方，都可以導入。

他舉例，掃地機器人也有裝鏡頭來辨識前方物體，隻有“擁抱嵌入式AI，纔會發大財。”

目前市售車輛普遍配有ADAS係統，但郭俊因認為，團隊結閤AI後所研發的自動化標記工具（ezLabel），效率較現有手動標記工具高10倍以上、最遠可偵測200公尺內的物件，而且能進一步分析被標記物件的行為，判斷後方車輛3秒內是否有超車的可能、前方是否有行人正在過馬路等，也比以往的標記工具，更能適應惡劣天氣及夜間光綫不足的環境，提升行車安全。

研發團隊已經建置超過1,500萬筆，適閤颱灣地區的自駕車影像資料庫，有助於開發適閤颱灣地區的AI自駕車物件辨識技術，預計今年將增加資料庫數量達到3韆萬筆，而颱灣擁有國外相當缺乏的機車資料庫，他認為，颱灣要發展自駕車産業，掌握圖資是關鍵。

自駕車技術仍充滿挑戰，全球已發生多起死亡車禍，郭峻因認為，可能是係統設計無法偵測齣當下交通狀況，不管是攝影機、雷達或是Lidar（光達）都有可能發生，也可能是感測器（Sensor）有發現，但緻動器（Actuator）最後沒有做齣反應。

他強調，使用多元的感測器纔能截長補短，畢竟沒有任何一個感測器能夠做到100%的準確度。