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”他还指出,这次调控目的很明确,房价上涨过快的城市必须要约谈,这也是落实地方政府责任制的一个导向。

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中研院说明⊙,YOLOv4是一种利用人工智慧执行即时物件侦测的技术∵?□,能侦测物件、追踪及判断┊?,可应用于交通车流计算、自驾车研发、工厂瑕疵检测、医疗影像分析、五官定位等⊙∟。今年4月开放原始码免费释出后⊿◇,全世界已有数万人测试应用⌒∴。

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运输资讯中心强调⌒∴,全日大型车、机车等各式车辆众多且设有时段性调拨车道△▽,交通环境堪称复杂▽,本计画是将各路口方向车流进行侦测☆,再将5处路口车流、停等长度等资料进行AI智慧深度学习、演算分析⊙∵⊿,以得到各路口号志秒数最佳化?♂〇。

请继续往下阅读... ▲交通控制中心即时监控平台⊙。(图/桃园市交通局运输资讯中心提供)

义硕智能公司副处长胡中平说⌒∟,该系统主要目的是要用在「即时侦测车流量」□▽,包括路口车辆数目∵△,还有左转、右转或直行等路上状态┊∴⊙,根据当下交通状况可以去做决策♂☆☆,人不用到现场﹡♂⌒,就能了解交通流量□,预估白天达到9成以上成效不是问题♀□。

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记者许展溢/台北报导人工智慧愈来愈强大﹡,中研院日前发表全球抢用的物件侦测演算法(YOLOv4)♂,要用最神速精准♂〇,一眼揪出你有没有超速π♂♂,目前已布设在桃园、新竹∟▽,在路口就能进行交通影像辨识及车流分析外?▽,还能「即时监测车流量」调整红绿灯秒数♀。

廖弘源研究团队表示﹡,过去训练电脑识别一张照片里的物件⊿,须执行几千次的识别指令♂。YOLO 1是「You only look once」的简称♂♂,顾名思义↑☆△,只需训练一个网路模型□┊,电脑只要看一眼┊﹡↑,就能判断照片或影像里的物件类别与位置┊↑,大大提升辨识速度?﹡。自104年推出第一代版本后 2 〇∵↑,深受开发者喜爱◇,为电脑视觉(Computer vision)技术立下重要的里程碑♂。改良后的YOLOv4性能更强大⊙?□,经微软开源影像资料库(MSCOCO) 3 测试⊿♀,辨识物件的速度及精确度皆大幅提升☆,堪称是目前世界上辨识速度最快、最精准的物件侦测演算法♂?♂。

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▲鱼眼摄影机AI标注车辆计算路口转向交通量⌒。(图/桃园市交通局运输资讯中心提供)

运输资讯中心主任李庆宪说♂,目前先在凌晨3点至早上7点⊿♂↑,和上午11点至下午2点两大离峰时段测试△,后续会看情况再延伸至尖峰时间♂﹡。现阶段测试也发现有些问题需要调整〇,如原先在实验室透过电脑模拟和现场实际情况有落差⊙⊿﹡,如天气状况等情形π。

▲枪机摄影机AI标注车辆计算路段停等车队长度♀☆┊。(图/桃园市交通局运输资讯中心提供)

▲大园交流道东匝路口AI侦测设备布设∟⊿。(图/桃园市交通局运输资讯中心提供)

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桃园市交通局运输资讯中心提到♂,目前在大园区国道2号下匝道之中正东路段共5处路口(国道2号东匝、横湳路口、平安路口、民安路口及民生南路口)进行全国第一个AI智慧号志控制计画♀⊙,让邻近机场、国道及工业区之大园交通问题在道路容量有限之条件下得以改善∴。

中研院资讯科学研究所特聘研究员廖弘源、博士后研究员王建尧☆,与俄罗斯开发者博科夫斯基共同研发出目前世界上最快最准的物件侦测演算法(YOLOv4)⌒◇,平均正确率达43.5%↑↑,比前一代(YOLOv3)提高10%∴?,更一举超越其他种影像辨识技术∟⊿。同时也运用该技术与义隆电子合作开发「智慧城市交通车流解决方案」☆∟。

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