---
# System prepended metadata

title: "專題分享\t第三期技術領袖培訓班績優各團隊"
tags: [openning, '20200704']

---

# 專題分享	第三期技術領袖培訓班績優各團隊
###### tags: `20200704` `openning`

## 第一組 AI 紅綠燈控制作業
### 組員介紹
不同公司的人，一起完成這個專案，覺得榮幸

### 現行問題描述
24個案子中選出這個案子的
有個南科管理局的成員提出，因為園區裡非常塞車，所以選擇這個案子
現行紅綠燈秒數固定，無法依照實際狀況即時調整

### 解決方案說明
一般解決方案為IOT，可行度低
利用路口監視器為基礎，利用AI識別影像

> 車流量高道路優先疏通
> 轉彎車先行
> 緊急狀況先行

### 方案流程
Detector -> Tracker -> ... -> Deep Q-Learning

### 資料取得
由南科管理局取得

設定偵測區
追蹤演算流程
訓練與測試
影響辨識準確因素探討

使用SUMO 模擬

### 結論
只有阻塞路口需要這套系統即可

需要考慮可行性 創新性 商業價值


## 第二組 工廠智慧巡檢
### 創意動機
案例討論 安全意識不足為主因 自兆業常發生

### 分析
可以取代工安系統

### 模型
使用YOLO算法

### 應用範圍
定點 跟 移動偵測
設備使用CCD做監控
當有人在設備裡時，設備不能啟動

CCD放在 搬運車上面

某個區域風險特別高

### 改善
藉由分析，知道人員風險最高的動作

### 實務推動
43項要識別的物品

透過PLC控制設備

是否配戴防護裝備

模擬人員受傷，由CCD判斷，通知相關人員

利用視覺資料圖表顯示

### 商業模型
機器視覺可以應用在其他地方

### 未來展望
不安全的行為，佔一半以上的工安問題


## 第三組 藥物交互作用
### Motivation and Goal
藥物仿單，大家幾乎不會看，或看不懂
有服用多種藥物的人，透過系統了解藥物交互作用
最終使用 Line 機器人

### Model
BERT Family

### BERT
用模型去學習wiki pedia，產生向量
1.學克漏字填空
2.兩段文字去判斷是否為上下文

### BioBERT
Google已經訓練好的基礎加上生醫文件

### R-BERT
一串文字和已知交互作用去產生向量

### Results
越來越好，厲害

### Chatbot
在Line上面給答案

### problems
論文都用pyTorch要自學
剛開始成果都不好
前端呈現表現也不太好

### Further
有加Tag，但現實中不會有


## 第四組 捷運車廂乘客安全預警
### 動機
隨機殺人案

### 任務
找出危險物件

### Solution
Sample code
助教
Kaggle 神人

### Model
YOLOv3
可以標示物件分類，位置

### YOLO
CNN

### 影片
網路上有人已經訓練好的模型

### COCO Dataset
不能用，只好自己訓練

### 目標
刀子與手握刀

### Open Image DataSet V6
Google的
720張圖片

### 圖片
自己找的圖片要做標記

### 訓練
Darknet
第一次訓練結果還蠻漂亮的，低於0.4就可以很準確

自己定義的資料集是有比較好，但是還是會失敗

### 第二次訓練
再找更多的圖片
lose還是很漂亮

有再好一點

### 第三次訓練
影片分鏡出來訓練
0.2~0.3的lose

比較黑的圖也可以找到了

### 結果
用電影片段可以找到攻擊動作

