電動車、自駕車。。。新能源車趨勢大未來!!新能源車是近來最熱門的科技話題,尤其是電動車已經被視為產業的新商機,全球科技大廠都想進軍電動車的製造與開發領域,台灣的強項是電子製造,我們在新能源車產業中的機會在哪?有人形容電動車的未來想像就是一台在路上行駛的智慧手機,所以電動車還需要很多軟體開發的協力,這也是鴻海組成MIH聯盟的目的與目標。本集節目的專家來賓是『知識力專家社群創辦人 曲建仲』,他將會在節目中分享新能源車的種類與各自發展狀況,而車用電池是電動車的心臟,曲教授也會為大家科普車用電池,讓你掌握這個全球科技發展的新焦點。另外,中美貿易戰與新冠疫情至今,車用晶片各國在搶,台灣晶圓代工的護國神山地位還是屹立不搖嗎?在【大咖來科普】單元,開講的是『光禾感知創辦人 王友光』,他為大家科普的是「電腦視覺深度學習」,這是一門研究如何使機器「看」的科學。要掌握科技產業最先端的動態與趨勢,你就一定要繼續收看收聽『I See夢想家』!!
從掌握IC半導體趨勢到展望未來科技資訊的產業科普教育文化節目
『I See夢想家』節目
由【鴻海集團】贊助播出 科技主播 路怡珍主持
每週日早上11點 飛碟聯播網全球放送
節目匯集來自科技產業的大咖分享科普新知,跟上科技潮流
同時還請邀請教育文化跟財經和科技專家們,一起討論EV / 數位醫療 / 機器人 / AI / 半導體 / 5G+6G / 8K / Big data / Blockchain / AIoT…等相關議題的教育文化科技內容。
以及跟築夢大佬和領頭者面對面,分享各領域實際築夢故事。
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。 其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。 當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一...
「電腦視覺深度學習」的推薦目錄:
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- 關於電腦視覺深度學習 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
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電腦視覺深度學習 在 新北創力坊 InnoSquare Facebook 的最佳貼文
【南科匯集新創投資量能 Rainmaking Innovation募資媒合】
Rainmaking Innovation加入南科智慧機器人創新自造基地並於近期舉辦「啟動智慧製造:產業投資趨勢暨新創募資媒合會」,精選最具潛力10家科技新創,展現技術量能及商業潛能,邀產官學研專家以及投資人到場參與,媒合有募資需求的新創事業與投資人面對面溝通😊
https://times.hinet.net/news/23235890
【Salesforce 投入 AI 技術研究醫藥等非商業應用】
Salesforce 早在 2015 年開始其 AI 平台的開發,也就是後來的 Einstein,而目前 Salesforce 的科研部門 Salesforce Research 除了推動 AI 技術本身之外,亦有覆蓋不同的非商業範疇,包括電腦視覺、深度學習、自然語言處理和強化學習等等,其中衛生應用和醫藥研究也是他們注重的範疇之一,特別是在 X 光、CT 和 MRI 掃描的分析上,透過 AI 分析可以比真人分析有更精確的結果,未來更將會研發精確醫藥和個人化療程技術,透過大量數據包括病人的生活方式等,預測療程的效果和健康情況展望👨🔬
https://unwire.pro/2021/02/23/salesforce-4/ai/
【Beseye持續發展AI智慧零售迎接下一波新浪潮】
Beseye雲守護安控(Beseye)近幾來在發展海內外市場上,發現中小型商家在初期導入AI成本高的痛點,運用他們引以為傲的獨家人體骨幹分析技術,同時複製大型智慧零售客戶成功案例,現在已能提供中小型商家智慧分析功能,初期導入成本至少降低50%以上,幫助提升商家更多元的經營模式,創造店面收益儘可能極大化的機會✨
https://pse.is/3cjz8v
#新北創力坊 #InnoSquare
電腦視覺深度學習 在 陳良基的創新筆記 Facebook 的精選貼文
比單一技術,台灣是超強的!
台灣團隊也許是過往所受訓練的關係,在單一技術的研發一向超強,昨天做研發成果記者會的是國內培養多年的堅強團隊,非常厲害。
但台灣團隊如果能夠在系統整合價值創造上面多點努力,或者與世界頂尖的系統整合,我們在台灣強項的部分,絕對是世界領先者!
#研究成果
【自駕車智慧之眼👁 深耕八年有成 嵌入式AI物件辨識系統技術領先國際】
AI人工智慧與自駕車是目前全世界兩大熱門研究領域,自駕車結合AI技術,就如同將大腦裝進汽車,臺灣在這關鍵技術中,佔有一席之地💪
在科技部的支持之下,國立交通大學電子研究所郭峻因教授團隊研發出「自駕車智慧之眼👁 -嵌入式AI物件辨識系統」技術深耕長達八年,開發出全世界第一套快速視訊資料自動化標記工具(ezLabel 2.0),以及嵌入式AI深度學習演算法。
🎯自動標記好快速 幫助AI長智慧
AI要能聰明分辨影像內的各式物件,得學習靠"工人"智慧幫忙在影像資料標記,配合複雜的軟體演算法和強大硬體計算能力。
郭教授團隊目標藉由分析影像實現自駕車/進階駕駛輔助系統(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,產生大量供AI人工智慧學習的資料庫,其標記效率超過目前現有手動資料標記工具達10-15倍以上,搭配團隊開發的即時軟體演算法,降低了AI電腦視覺所需之運算平台成本,無需昂貴的GPU運算平台。
此外,郭教授團隊已經建置超過1,500萬筆適合臺灣地區之自駕車影像資料庫,今年預計增加3000萬筆,這些資料有助於開發適合臺灣地區之AI自駕車物件辨識技術。
👁望遠好視力! 200公尺外的車一樣看得清
郭教授團隊開發出最遠可偵測超過200公尺外車輛的嵌入式深度學習演算法,超越現階段文獻標竿演算法(YOLO v2) 4倍,且在運算複雜度相當下,準確度高於YOLO v2約10% mAP(平均準確度),可於 nVidia自駕車平台 (DRIVE-PX2)上即時運算,適用於各式天候,非常適合自駕車/ADAS應用。
👁後腦杓長眼? 預測後方車輛3秒是否超車
郭教授團隊將深度學習技術延伸應用於物件行為預測甚至駕駛控制,開發出全球首見可預測後方車輛(汽車或機車)是否超車之深度學習行為預測技術,於行車時可準確預測後方車輛於未來3秒鐘是否超車,可作為車輛駕駛人第三隻眼睛,守護行車安全。
嵌入式AI自駕車快速資料標記工具、自駕車圖資、物件偵測與行為預測深度學習技術之產業應用潛力相當大,目前合作廠商已達28家,未來潛在的合作廠商包含AI晶片公司、車電系統公司與自駕車圖資公司等。
📍科技部新聞稿:https://reurl.cc/zGr1p
電腦視覺深度學習 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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