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獨創5D智慧數位空間─以3D城市實景模型為基礎,融入時間資訊(4D)與鏈結真實世界佈設的各類感測器,透過5G/4G低延時傳送技術,打造實虛整合的5D+5G智慧城市SmartES平台,並落實在智慧防災、智慧交通、智慧能源、智慧環境,成為真實城市的數位分身。
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智慧化水下監控管理系統是整合電子資訊科技與水產養殖技術,利用水下攝影裝置等物聯網系統,以此進行全天候監控收集池中蝦隻動態影像。將傳回的影像進行影像強化,克服不同的光線、水色及混濁度,以人工智慧技術自動辨識餌料殘量、蝦子大小/數量/活動力/攝食情況,進而智慧控制餵食量與改善水質。
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本團隊開發的自驅動感知系統,實現了自驅動無線穿戴式之壓力感測模組、自驅動智慧環境感測機器人以及自驅動智能調控玻璃,能進行自驅動感測訊號結合物聯網傳輸,實現個人醫療監控輔具與自動化的環境品質感測等功能,為自動監控的環境分析及個人之智慧醫療提供新興的發展系統。
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1. 運算量優化模型架構: 提出新模型架構Agilev3-L,複合指標171.79。 2. GOP加速技術與即時運算: 以Agilev3-L於nano平台上實現,加入GOP mode 演算法,使得FPS由原先的3.91優化到27.09。3. 資料集標註系統: 建立快速資料標註系統。
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虛擬試穿技術基於人工智慧及深度學習的發展而催生的一項新興技術,近年在產學界迅速竄紅。尤其在疫情時代,購物習慣轉往非接觸式的電子商務,我們的技術旨在消弭線上與線下的購衣差距,讓大家以更便利的方式買到對的衣服,降低退貨率,減少碳足跡。本技術勢必能為未來人們的生活帶來顛覆性的購衣體驗。
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本技術可由極少量自動光學檢測影像訓練樣本,達到自動光學檢測影像品質評估與元件標記的目標。當AOI影像符合檢測品質要求後,再進行元件對位與自動標記。本成果也提供元件標記視窗介面與原始程式碼。本技術可使用在已安裝之電腦設備,不需要額外使用GPU顯示卡,可大幅節省業界之運算硬體成本。
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四肢末端腫脹在川崎症相當常見,是川崎症的五大診斷要件之一,依據我們的研究結果約有90%的病童會出現此症狀。我們也發現白蛋白會降低,且降低的程度與疾病的嚴重度有明顯的正相關,因此我們依此理論基礎發展出可以偵測水分(腫脹)與血紅素(發紅現象)及氧氣的光學方法。提供非侵入性快速區別方法,一秒鐘即可以區別。
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結合深度學習與數位孿生輔助工地鋼筋之查驗與維護,接軌設計與施工,達到鋼筋全檢核、議題追蹤、查驗核實與維護。以鋼筋組立的影像收集、數位孿生建立、人機協作之半監督式深度學習與鋼筋查驗深度學習模組開發為核心,透過BIM與不同時序特徵點雲的4D數位孿生進行自動匹配與比對,直接與設計比對完成查驗。