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如何將智慧型影像辨識技術 從IP到IPO─專訪交大電控所吳炳飛教授、交大電控所林俊賢學長


〈交大幫幫忙〉─主持人林宏文學長

由交大電控所特聘教授吳炳飛實驗室所開發的智慧影像辨識及生理訊號技術,如今已應用到駕駛安全應用領域,這是一套全新的行車安全解決方案,結合電腦視覺的技術,包含人臉偵測與辨識、影像式生理資訊量測、駕駛行為辨識、疲勞駕駛偵測以及痛苦表情分析,可有效監控駕駛者的狀態與行為,並判斷駕駛的狀態是否有交通安全的疑慮,並在危險情況下即時給予適當的處理或警示,亦或是送出求援訊息,避免交通事故的發生。

吳炳飛教授指出,智慧影像辨識及生理訊號技術可以進行各種商業模式的應用,除了駕駛安全應用外,包括醫院針對急診室暴力的防範,銀行提款機的使用,警政安防系統等,可以開拓出多方面的應用場景。此外,科技部近年來積極推動價創計畫,鼓勵學校的教授與學生將技術進行商業化應用,如今此項智慧影像辨識技術也希望創造更多產學合作的空間,朝價值創造方向發展。

 

以改善醫護體系為出發點 逐步推動新創技術的價值創造

主持人:請吳老師跟我們分享最近得到的那些獎項,以及為什麼大家會覺得這個技術非常好?

吳炳飛:我們過去這一年得到的獎項有交大種子基金的獎項、龍騰微笑獎第二名,最近也得到科技部FITI的創業潛力獎(第二名),比較大一點的是在去年年底,科技部的未來科技突破獎,我們是以AI技術來做駕駛疲勞預測所以得到這個獎,同時我們還得到最佳媒體關注獎。

得獎的過程中,我們同時把這個構想向科技部提「價值創造計畫」,簡稱價創計畫,這是一個比較大型,而且跟傳統計畫不太一樣的,它的目的不是要產生論文,是希望學校老師所產生的技術「自己生,可不可以自己養」,所以科技部引進很多資源,像是VC、一些業師,看有沒有機會把這樣的技術放到市場上,我們也運氣很好拿到這樣的獎項,後來科技部就挑選幾個團隊,我們和另一個交大團隊代表交大參加CES以及矽谷的PITCH競賽。

 

主持人:那樣的商業模式會是如何進行?另外也請剛從CES展及矽谷PITCH回來的俊賢跟我們分享一下去CES展和矽谷的經驗。

林俊賢:CES的部分展期總共有四天,在這四天當中有很多車廠也對我們的東西有興趣,他們未來也想把這樣的技術導入行車安全當中。再來CES過後我們有去跟VC做些對談,他們主要是對於影像式監控系統非常有興趣,因為他們沒有聽過用影像就可以直接量到生理資訊,也覺得這項技術其實不限於這個應用,可以有很大的發展空間,市場也不只是侷限在駕駛應用。

 

主持人:俊賢說的沒錯,這個計劃很重要的特色是它不是穿戴式,而是一個影像就可以量測很多的資訊比較簡單,穿戴終究比較麻煩,有時候會忘記。吳炳飛老師跟我們分享一下整個技術的緣起、想法。

吳炳飛:技術一開始的想法是因為我們有跟醫院接觸過,現在醫護已經overloading了,有沒有可能只要把病人推到休息室就好了,之後就可以去忙別的事。於是我們提出一個建議,因為一般休息室的床都是固定的,如果我們把攝影機放在天花板,只要打開做人臉辨識就知道這個病人是誰,然後一量到他的呼吸、心跳就把資料全部上雲端,醫護人員只要把他推到固定的位置就好。當然這是一開始的一些想法,後來慢慢地發覺這個病人畢竟是躺著不動,如果想用在生活上就要克服動的問題,這個生理資訊量測的技術比較難的地方在於會有光影的變化,以及晃動的狀況,這兩個問題在論文上面有很多的解決方案,但是要真正拿來用的話其實滿辛苦的。我們花了大概一兩年的時間把理論加上實務部分,逐漸克服,加裝計畫在駕駛只是一個應用的平台而已,這個東西可以用在很多地方,比方健康管理通通都可以拿來用。

 

主持人:我們的起始點是從醫院開始,後來又延伸到跟駕駛有關。

吳炳飛:醫院是我們一開始的構想,我們把這個構想提出來之後就有很多業者建議我們是否可以朝健康管理這方面去進行。因為我一直以來都在開發自動駕駛的技術,我們現在是第一個開發全自動駕駛技術的實驗室團隊,所以在車的應用一直都有持續進行研究,就在想這套技術有沒有辦法改善車輛安全,駕駛安全是我們最關心的一件事,這是包著一個科技部的計畫,但它的應用不會只侷限在這一塊,因為當初在開發這套的時候是綁著兩個主要技術在裡面,一個是人臉辨識,另一個是影像式生理資訊偵測技術。

影像式完全不需要用接觸式,只要攝影,這兩個都是用攝影機,所以我們就用一支攝影機去做所有的事情,這樣成本就可以降低。最近因為大環境對人臉辨識的需求量瞬間變得非常大,所以我們今天所接觸到的不管是國外業者還是台灣的業者,在這方面的需求就變滿多的。

在人臉辨識這塊的需求變得不只是應用在車輛安全上面,在商場,或是監控、安防、金融科技這些都會用到,像剛剛的獎項裡面我們還有得到一個獎項是跟金融科技有關,就是如何把銀行數位化?銀行數位化也是金融科技的趨勢,對金融業而言它可能知道人工智慧技術做得很好,但可以解決哪些問題其實有時候也不太清楚。我們這邊在做的時候技術很OK,一旦要應用到domain的時候,我們domain的knowledge是不夠的。

 

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克服各種環境因素 提升量測精準度

主持人:剛剛講到這個計劃中一個是人臉辨識,另一個是生理量測,生理量測也是一個重要的技術基礎,先請老師稍微說明一下,再請俊賢來詳細說明。

吳炳飛:目前這套影像式的生理辨識技術應該是全世界第一套有商業價值的、可以實際使用的技術,這套技術雖然很多學者都認為論文上面都有,但是我們也可以比較有信心地說很多論文上面做的東西,它的應用都太窄了,它要很多條件才能,但我們現在已經變成一個商業化的結果,甚至我們在手機上也可以做這件事,至於detail的技術可以請俊賢來幫我們解說。

林俊賢:心臟跳動收縮把血輸出到血管裡的時候微血管會脹紅,這個顏色會反應到皮膚上,我們只要用攝影機就可以看到這樣訊號的變化,但是我們肉眼其實是沒有辦法看到這麼微小的變化,所以這是我們技術厲害的地方,可以把這個訊號放大。包含訊號的波動會受到環境光的影響,以及本身晃動的影響,都會影響到訊號的順序,所以我們大部分的技術著重在如何把環境的光源影響、晃動的影響拿掉,把真正心跳的訊號取出來。基本上大多數我們能考慮到的問題很多都已經解決了,所以我們也有實際開車上路,例如從新竹開到台中,下午到晚上的整個變化都有實測過,也克服了包括下午時太陽斜角度照到車裡的快速光影變化。

 

擴展應用領域 透過辨識加強預防系統

主持人:現在科技部非常鼓勵創新技術去開公司,給社會一個價值創造的機會,在商業模式上請吳老師跟我們分享,哪些領域那些產業可以用到這樣的技術?

吳炳飛:我們開發了兩個主要技術,人臉辨識和影像式生理偵測,我先就人臉辨識這塊的商機做說明。人臉辨識技術在目前接洽的廠商中,有醫院、銀行、保險業者、官方機構,所需要的技術千奇百怪各式各樣都有,核心還是在人臉的辨識和表情辨識,這兩個合在一起就有相當多的應用。例如最近經常有醫院的暴力行為,在醫院常有一些不理性的行為,對醫護人員而言這是一個很大的負擔,所以有沒有可能在門口就事先預警,以前來這邊的滋事分子,我可能不知道它的名字但知道這個人,用過去錄的影像,當這個人再出現的時候,醫院的警衛就可以事先知道這件事,不要讓醫護人員做第一線。

在銀行端,銀行現在推VTM,就是虛擬的ATM,有點無人銀行的概念,有些service讓機器去做,要讓機器去做那機器就必須智慧,智慧到必須要知道這個人是誰。舉個例子,我們跟銀行建議兩種我們認為銀行端可能需要的,銀行最常碰到詐騙集團,詐騙集團有兩類,一種是派車手來領你的錢,一種是當事人去提款機前面,這兩種狀況很容易分辨出來,所以這件事就可以透過電腦把詐騙集團在某種程度上擋掉,對銀行來講就減少了詐騙發生的行為。

至於剛剛提到生理資訊這一塊,跟駕駛整合一般是保險業最有興趣的,我們會認為公車更重要是因為公車牽涉到公共安全,如果出事情一次會影響到很多人,像去年六月光深圳政府就已經下令所有的公車都裝攝影機,我們台灣這邊有跟很多的公車業和客運業,動作就稍微慢一點,但一直有在進行,看怎麼樣可以增加人類的安全。

 

走出實驗室 走進市場間的考驗

主持人:科技部在推動價創計畫還有FITI, From IP to IPO,從我們的專業技術到股票掛牌上市,這其實是一個很好的概念,鼓勵好的教授好的學生走出實驗室,走到價值創造的創業過程,請俊賢談一談你對這樣的計畫,以及未來 From IP to IPO這樣的想法。

林俊賢:我們這計畫主要有兩方面的技術,一個是人臉辨識,一個是生理資訊的量測,其實我們在開發的過程中主要困難點是要驗證正確性,像在人臉辨識驗證方面,公開的資料庫底下其實人數是有限的,常常客戶會問在多少人的資料庫底下的辨識率是多少,其實我們很難答得出來這個數字,之前很少有客戶會對這方面有興趣,因為我們沒有辦法說出這樣的數據。

 

主持人:這其實很重要,因為人不會每天都一樣的打扮,或是一樣的生理情況。

吳炳飛:我們現在雖然蒐集人的數量還沒到太多,大概就一兩萬,台灣這邊有所謂的人權問題,不能夠到處隨便去抓東西出來,但測試的影像不是只有這一兩萬張而已,因為每一個人產生的影像可能到一兩百張左右,其實在我們資料庫裡面上億張資料都有的,等到我們有更多實際的場景去測試,資料庫會更實際一點,多少的量對我們來說技術上面一點問題都沒有。

IPO這塊我們非常謝謝科技部的陳部長推出這樣的構想,讓我們有機會把實驗室的東西透過政府的力量,透過資金的幫忙更容易走到市場,台灣的創業環境是比較艱苦,對VC來說他們要投錢進去之前要考慮非常多,但是我們透過價創計畫,由於金額非常大,大到在新創初期所需要的花費價創是可以cover掉的,也就是對投資者而言,他就不需要擔心把一筆錢拿出來之後,經營團不會好好弄那錢就瞬間燒光了。而VC技術已經成熟到某個地步了,只要專注在讓技術團隊好好去跟市場接軌,而不用再擔心資金,因為政府已經做了一些緩衝,所以其實是更安全。

 

 

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