科技改變看得見,影像辨識帶你改變新生活

科技改變看得見,影像辨識帶你改變新生活

近年來科技發展日新月異,科技結合影像處理的應用案例如雨後春筍般冒出,甚至融入我們日常生活,使生活品質和效率大幅提升。南科AI_ROBOT自造基地舉辦【科技改變看得見】生活中的影像辨識交流論壇,邀請到五位影像辨識應用方面的專家,與大家分享電腦視覺與開放原始碼的運用及帶來的效益!

 

影像辨識成真,開源程式是最大功臣!

第一位登場的講師是歐尼克斯實境互動的創辦人許哲豪(Jack),向大家介紹數位影像領域裡的影像處理、電腦視覺及電腦圖學等相關知識。Jack表示,人腦在進行影像辨識時,從眼睛接收到圖像,再到大腦計算,而這個過程共要經過七層關卡。包含從擷取影像的亮度、色彩、邊界等,直到組合成可識別的物件,再經過大腦裡30%~40%的部分執行視覺運算的動作,進行分析。最後再由大腦告訴你,這個影像是什麼。

而電腦影像辨識的部分,就得依賴影像辨識系統的重要主角-OpenCV!有了這套免費的開源程式,讓開發人員在進行相關辨識系統的動作時能夠更加容易,亦能促進知識的傳播。Jack提到,若電腦辨識系統要仿效人腦,則必須經過重重關卡,像是虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)或是結合兩者的混合實境(MR),都必須計算物體的物理碰撞、環境的影像復原和重建等步驟。

電腦視覺系統基本架構(圖片來源:許哲豪/簡報)

OpenCV 可以在許多平台上執行,Webduino的創辦人許益祥在現場以waspot和Tensorflow兩個程式做示範,讓硬體的開發者可以更簡單的使用網頁的服務。這個雲端平台,整合了從硬體到軟體、軟體到雲端、雲端到行動裝置,充分展現OpenCV跨平台的能力!將OpenCV結合攝影機,擷取物體顏色,經過設定特定色彩範圍後,OpenCV也可以被來偵測熱區、對物體顏色進行萃取,甚至能將這項影像辨識技術結合機械手臂,應用在更多領域中。此外,這項技術也能夠在攝影鏡頭偵測到的指定物件上畫上笑臉,再利用Google大腦團隊開發的Tensorflow進行深度學習,提升其偵測物體技術及準確度。目前Webduino團隊也將這些程式資訊整合成一個平台,在瀏覽器上就能直接進行物件的分類及偵測。

Webduino示意圖(圖片來源:許益祥/簡報)

在一望無際的番茄園裡,果實的顏色與大小總是參差不齊。鄭憲君與他的團隊──蜂巢農研影像,利用OpenCV和YOLO,進行物體檢測,將偵測到的番茄果實進行架框並標示,以做為自動採收系統中的視覺模組核心。經過不斷地嘗試與檢測、調整程式,以增快篩選速度,讓這套物體偵測系統不但能減輕人力負擔,工作效率亦能翻倍!

UGV番茄採收專案中的物體偵測(圖片來源:鄭憲君/簡報)

 

車牌辨識知多少?超速偵測靠這招!

隨著影像辨識技術日趨成熟,其應用領域也更為廣泛,日常生活中處處可見。在車牌辨識系統領域有豐富經驗的知名部落客張逸中表示:「由於攝影機品質的大幅躍升,現在已經進入車牌辨識乃至影像辨識的戰國時代!」相較於傳統2D平面辨識,辨識度低且分析速度慢,張逸中研發出3D立體辨識系統篩選速度快,畫面中傾斜的車牌號碼也能清楚掌握。

為追求更高效率,偵測「多車」的辨識程序,已能做到在相同時間內辨識出更多車牌。讓現今的車牌辨識系統,能夠普遍應用在壓線拍照的停車場、學校社區的柵欄感應辨識、用來測速的高畫素多車偵測、可辨識側邊路旁車牌的車載等領域。在未來,車牌辨識技術結合超高清(Ultra HD)攝影機,將賦予講究效率和品質的「動態、多車、多車道」辨識系統,達到能夠運用到更廣泛的生活層面。

 

影像辨識結合醫療

除了都市裡隨處可見的車牌,影像辨識技術也能造福偏鄉。由於偏鄉的長者對於藥物服用、辨別較不熟悉,為解決此問題,成功大學醫工系林哲偉教授團隊研發了一套以烏托邦理想世界理念命名的AI自動給藥系統──UTOPIL。林哲偉教授團隊以長者最常服用的15種藥物進行辨識實驗,辨識結果正確率高達99.1%!

一開始他們利用機械手臂來旋轉藥物,以進行多角度拍攝擷取藥物影像,雖增快了實驗速度,機械手臂卻經常捏碎藥丸甚至有汙染的風險。因此改成以真空吸取藥丸的方式進行辨識,如此一來,藥物的形狀大小亦不受限制。他們將這些藥物辨識後的結果建立成資料庫,並依長者需求,定時發放藥物供長者服用,以達到按時吃藥,吃對藥物的目標。

像這樣一個有系統性的藥物辨識技術,除了能協助居家長者服藥,未來也盼能協助藥局快速分藥,抑或是在鄉里間公共場所定期提供給藥服務,讓影像辨識技術發揮最大效益,造福更多人群。

 

結語

從iPhone X的臉部辨識系統,到隨處可見的車牌辨識,影像辨識技術已融入我們的日常生活。為應用在不同的場景,影像辨識所著重的技術重點亦各不相同,像是結合深度學習,或是其他硬體輔助,或特殊的演算法,便能方能快速應用在不同領域,以協助改善人類生活,讓生活品質大幅提升。

本次論壇所展示的成果只是開端,相信未來的影像辨識應用將會更加寬廣。期盼在各界領域夥伴共同努力之下,讓辨識演算法更加精進、讓影像辨識技術更上一層樓,假以時日影像辨識將能完全取代人眼辨識,達到100%精確辨識,減少錯誤的發生,如此一來,勢必能為社會帶來更多福祉。

(本報導整理自2018/08/25【科技改變看得見】生活中的影像辨識交流論壇;作者:徐筱茹;責任編輯:葉于甄)

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