台灣發明防駕駛視線死角 角逐美國愛迪生獎

工研院耗時10多年開發的智慧道路安全警示系統,以車間通訊技術解決駕駛視線死角問題,減少意外發生,獲今年美國愛迪生獎肯定!
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本篇來自合作媒體中央社,INSIDE 經授權轉載。

工研院耗時10多年開發的智慧道路安全警示系統,以車間通訊技術解決駕駛視線死角問題,有效減少意外發生,獲今年美國愛迪生獎肯定,入圍「運輸與物流類-乘客安全」決選。

愛迪生獎有「創新界奧斯卡獎」美譽,是為紀念發明家愛迪生(Thomas Edison)追求創意與卓越精神而設置,每年表彰全球創新產品、服務與企業領袖,今年邁入第32屆,訂於4日晚間在紐約舉行頒獎典禮。

這套系統稱作 iRoadSafe,採用工業技術研究院自行研發的車載短距無線通訊技術(DSRC),鎖定發展日益成熟的車聯網商機。工研院資訊與通訊研究所車載資通訊與控制系統組組長蔣村杰、副組長鄭安凱將代表研發團隊,參加明天在紐約舉行的愛迪生獎頒獎典禮。

一般來說,車對車防撞需要每輛車都搭載相同技術,透過通訊才能運算相對距離,但現實並非如此。為解決技術普及問題,工研院研發 iRoadSafe 系統,整合通訊、感測器與交通號誌等資訊,以防碰撞演算法運算人車距離、預測軌跡,提前發出警示。

除了有車載顯示器提醒駕駛,這套系統還以車對路直接通訊,以路邊電子看板提醒用路人即將有車輛通過。

10年多前,美國政府為提升道路安全而提倡 DSRC,工研院當時參與美方研發及標案,並將成果帶回台灣,發展自主技術。如今,iRoadSafe 系統已應用在台北仁愛路公車道、高雄輕軌沿線路口,自駕車未來也可能採用相關技術。

蔣村杰今天受訪時說,自駕車主要以攝影機偵測交通號誌,如遇到天候不佳、路樹遮擋等狀況,自駕車可能無法接收號誌影像,此時DSRC就能派上用場。以數位訊號精準傳輸紅綠燈控制資訊,會比影像搭配人工智慧技術更有效率。

紐約正在推動車聯網試點計畫,已有 8000 輛計程車、巴士和清潔車加裝 DSRC 設備。為探尋台美合作機會,蔣村杰此行與紐約市交通局智慧交通系統(ITS)主任泰拉茲(Mohamad Talas)會面,就ITS發展交換意見。

鄭安凱表示,DSRC 仍在驗證階段,但發展至今技術已準備就緒,就像安全帶與安全氣囊發展數十年,才成為車輛須強制安裝的配備,工研院看好車間通訊可能是下一個車輛被要求強制裝載的技術。

除工研院 iRoadSafe 系統入圍愛迪生獎「運輸與物流類-乘客安全」決選外,台灣骨王生技公司開發結合混合實境(MR)技術的智慧骨科手術眼鏡,可增加動刀精準度、減少手術時間,也入圍愛迪生獎「醫療/牙科類-先進手術儀器」決選。

責任編輯:Anny

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

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