社交距離檢測儀

簡介

跨學科 STEM 專題研習 - 社交距離檢測儀

利用人工智能物件辦識技術,將畫面中出現的人類定位,計算彼此間的距離。藉此,提醒同學注意社交距離。

項目以跨學科角度切入人工智能 STEM 專題項目,從科學科角度解釋社交距離的重要性、數學科則提及畫面中與實際距離的比例計算、資訊科技科教授箇中編程邏輯,最後則是資料工程學的數據樣本處理。

物件辨識技術

物件偵測(Object Detection)是指在照片或影片等圖像內容中,用框標出物件的範圍,並且分類為何種物件及他的猜測機率。這技術可以用來辨識影像,除了辨識影像,另一個研究方向就是物件的偵測,你除了分類,還要框出物件的位置。而且除了框出物件的位置還要能即時的反應物件的移動。

篩選出「人類」的物件

通用的物件辨識模型,可以同時認出多種物件,若應用通用模型時,我們需要把其他物件篩走,只顯示「人類」物件

右圖左面展示只篩選出「人類」的運算結果,右圖右面則顯示辨認所有物件的結果。

篩選出高置信度 (Confidence) 的結果

模型間中會把物件認錯成令一樣物件,其實模型辨認物件時都有其置信度(Confidence),置信度越高,則代表辨認物件的可信程度越高。因此,我們會從置信度作出篩選,只保留置信度高的物件,被免把錯誤辨識的「人類」計算在內。

右圖左面展示只篩選出達80%以上置信度的「人類」,右圖右面則展示篩選出達25%以上置信度的「人類」。從畫面中,你會看到對置信度(Confidence)審視的嚴僅度對運算結果的影響。