【記者張雅媜綜合報導】車輛行駛於昏暗的道路上，若司機沒看見正穿越馬路的行人，往往會釀成悲劇。國立虎尾科技大學資訊工程系副教授簡銘伸與專科部學生劉欣庭、宋沛玲、陳有臨、廖御証組成之研究團隊，研發出「用路人安全暨警示系統」，讓車輛駕駛及早注意行人穿越道上的狀況，也使行人能主動躲避車輛，榮獲2023第四屆美國AII達文西國際發明展金獎。 以汽車模型模擬在昏暗的道路上，系統感應到車輛靠近而使燈泡亮起的過程。　圖／簡銘伸提供虎科大研究團隊有感於上半年行人與車輛碰撞的交通事故頻傳，於是著手研發更能維護行人安全的警示系統。此系統的警示裝置有別於以往架設於路邊的告示牌，而是將成排的LED燈嵌在地面上，當車輛靠近時，整條行人穿越道就會亮起來。簡銘伸表示系統亦能保障行人安全，「即便是低頭族，也會看見閃爍的燈光而有所警覺。」警示系統利用了物聯網的技術，可以透過主控板控制連接上網路的各個裝置。劉欣庭說明：「透過編入程式碼至控制板，控制板即可自動控制其他連結到的裝置。」再結合現行測速照相機的作法，將感應感測模組埋在馬路下。模組由足夠長度的線圈構成，汽車經過時，金屬製的引擎改變線圈磁場，因而產生電流。電流將訊號傳遞給物聯網的主控板後，主控板再發出指令使LED燈間歇性閃爍。 系統是利用物聯網的技術結合感應線圈的原理，將汽車經過的訊號傳送至控制箱，使行人穿越道上的LED燈閃爍。　圖／劉欣庭提供為了讓駕駛在受警示後有足夠的反應時間，研究團隊除了蒐集交通部公開之「柏油路摩擦係數對應車速所需煞車距離」資料，參考該路段最高速限對應的數值，簡銘伸也補充道：「交通部的資料僅考慮摩擦力進行推估，但人受警示之後仍須2至2.5秒的反應時間，因此我們也把反應時車子的移動長度納入考量。」研究團隊算出夜間駕駛自反應到車輛停止所需之煞車距離，並以此調整感應模組的位置。 研究團隊蒐集交通部提供之車速與煞車所需距離相關資料，以計算出感應線圈應架設於距行人穿越道多遠的位置。　圖／簡銘伸提供此系統能同時保障駕駛和行人的安全，大貨車司機張立泓表示，此系統的設計在視覺上對駕駛很有幫助，能有效提升其警覺性。機場接送專車駕駛張堂升則認為：「雖然此系統有一定警示效果，但若想減少事故發生，解決車輛視線死角的問題更重要。」惟簡銘伸也提到，此系統目前只以數據推算，卻無法預測人性，「若車輛超速，那裝置預留的反應距離就可能會不太夠。」不過他仍肯定此系統的發展可能性，他表示物聯網技術的應用層面還可以更廣泛，系統若連接行人的行動裝置，能增添操作性功能；若連接無線導盲杖並加入警示音設計，則能提升視障人士行走於道路上的安全性。

台北海洋科技大學電競數位遊戲與動畫設計系學生遊三明、楊千鋒、昌家銳在指導老師蔡慧貞和陳建宏的帶領下，以「I CARE U 居家安全警示系統」參加第十三屆IIIC國際創新發明競賽榮獲銀牌。　圖／蔡慧貞提供【記者林玟君綜合報導】目前台灣市面上大多數的安全防護監測系統需要長時間的人力監測，一旦有人為疏忽便無法即時給予使用者協助。台北海洋科技大學電競數位遊戲與動畫設計系師生團隊研發「I CARE U 居家安全警示系統」，利用AI人工智慧技術，透過影像、語音辨識等功能，讓被動監視化為主動預防，給予使用者即時的應對處理。此系統榮獲第十三屆IIIC國際創新發明競賽銀牌。「假設今天有人從床上跌下來，那監看的人他去上個廁所回來，畫面根本沒有什麼變化，很難發現到有人跌到床下。」團隊指導老師蔡慧貞指出，一般的安全警示系統，常因人為疏忽而有漏看畫面的狀況發生，且若只裝設一台監視器，也會有視覺死角的問題。因此，團隊以AI取代人為監管畫面，透過影像辨識，將意外事件區分為輕、中、重等程度，並根據不同狀況做出個別的應對措施，團隊學生楊千鋒補充，「像是比較重度的事件，它就會主動去撥打119並馬上用簡訊通知意外發生者的家屬。」 「I CARE U 居家安全警示系統」以AI人工智慧深度學習技術為核心框架，透過影像識別、語音辨識，一旦偵測到意外事件的發生，便會即時發出訊號並通知親屬，化被動監視為主動預防。　圖／團隊成員提供此系統也利用語音辨識的功能，將人在發生意外所發出的聲音，納入區分事件輕重程度的考量，蔡慧貞說明，「人跌倒時有時會用喊的，不然就是發出『啊』等慘叫聲、跟我們正常講話是不一樣的。」另外，系統也配備手環等穿戴裝置感測人的體溫及震度，並將手環感應出的數據與系統傳回的聲音波紋做比對，媒合多重條件區分事件程度，藉此減少誤判的機率。台北海洋科技大學健康促進與銀髮保健系主任任曉晶建議，此系統若能在傳送警示通知時配有提醒音效，將可避免畫面雖出現警示通知卻仍有錯過的狀況發生。同時，他也肯定此系統能依照不同事件給予適當的主動警示功能，「不會只要有發生問題時就發警示，造成最後都不知道警示是真的還是假的。」  「I CARE U 居家安全警示系統」以AI人工智慧技術取代人為的方式監管畫面，透過影像辨識的功能，將意外事件區分為輕、中、重等程度，並能根據不同的狀況做出個別的應對措施。　圖／團隊成員提供考慮到室內沒有開燈的狀況，蔡慧貞希望未來能在系統監視鏡頭上裝置紅外線（註），讓系統即使在沒有光源的條件下，也能夠去辨識事件狀況。團隊指導老師陳建宏則期望，系統不只能提供給家中有年長者、孩童的人使用，也能裝設在健身房、飯店等公共場域，讓人們在安全上有更多保障，「在人很多的地方，可能無法注意到每一個安全細節，這項系統自動提醒的功能，將會是一個很好的發展。」註：紅外線肉眼不可見光的特性，適合在黑夜或是暗處為監視攝影機提供輔助照明，搭配監視攝影機其影像感測器對紅外線的感光能力，在缺乏可見光的情況下亦能獲取清晰明亮的圖像。

【記者張佳琪綜合報導】母豬在哺育小豬時，容易因未注意而將其壓迫致死。為解決此問題，國立宜蘭大學資訊工程學系教授陳懷恩和生物技術與動物科學系副教授游玉祥帶領該校學生，研發「智能化豬隻繁殖場－仔豬（註）受壓迫警示系統」，當仔豬受壓迫而尖叫時，能透過系統接收，並將仔豬受壓迫的畫面於第一時間傳送給豬場管理人員，使人員能即時抵達救援。註：剛出生的小豬。 「智能化豬隻繁殖場－仔豬受壓迫警示系統」裝設示意圖，若發生小豬受壓迫的狀況時，團隊設計的錄影機會轉至該豬籠並拍攝記錄。　圖／陳立献提供仔豬需要母乳哺育，因此出生後會待在母豬身旁，然而有些母豬母性不佳，容易壓迫仔豬，造成其死亡。根據財團法人中央畜產會與行政院農業委員會的資料顯示，仔豬斷奶前的死亡率為10％至25％，其中受壓迫致死的比率佔28％到46％，而根據宜大團隊推估，台灣養豬業一年因仔豬受壓迫死亡而損失約15億元。傳統方式是由管理人員分辨豬隻叫聲，發現仔豬受壓迫後便前往處理。陳懷恩說：「傳統豬場需安排人力日夜輪班看管豬隻，判別豬隻叫聲的技術要師傅親授經驗，訓練新的人力也耗費許多時間。」他指出，現今農牧業人力短缺，需更有效率地管理，團隊組長、宜大資訊工程學系學生陳立献表示，仔豬受壓迫死亡是養豬場很大的損失，也是最迫切待解的問題。本系統先用麥克風記錄豬隻叫聲，接著以五秒為單位切成片段，並轉換為聲波圖。結合人工智能（Artificial Intelligence, AI）辨識，若其中超過半數的聲音片段包含仔豬尖叫聲，則會被系統判別為異常。錄影機會轉至該事發地點並拍攝紀錄，即時以通訊軟體LINE通知豬場管理員。 「智能化豬隻繁殖場－仔豬受壓迫警示系統」LINE通知示意圖。警示管理員有小豬受壓迫事件發生，讓豬場能夠及時派人力前去救援。　圖／陳立献提供陳立献說：「豬場實際的聲音跟實驗室模擬的情境不一樣，容易造成AI誤判。」團隊和福昌豬場合作，在豬場測試基礎模型後，利用收音設備記錄真實的環境音，並加以調整辨識系統模型，降低判別錯誤的機率。而他們也為降低系統成本，自行開發專用攝影機。 團隊安裝測試機器於宜蘭福昌豬場中，並由團隊自行開發的攝影機拍攝豬場內部實際情況。　圖／陳立献提供發昌企業有限公司福昌豬場總經理楊杰說：「團隊可以透過多方蒐集更多聲音，讓判讀更為精準。」目前該系統價格偏高，若能大量生產則能降低成本，使系統更趨普及，也期盼未來此系統能夠協助減輕豬場的人力負擔。