行車安全升級!自動偵測車子環境提出警示的 Discoperi

擷取自 Discoperi 官方影片
裝置在車輛上的 Discoperi,能透過機器視覺偵測周圍環境,判斷危機因子並進行學習,降低意外機率。

台灣是機車密度極高的所在,尖峰時期更能看到車水馬龍的機車奇景。根據交通部的資料顯示,截至去年 12 月止,每 100 個人平均擁有 92.1 輛汽機車。在地小人稠兼車多路窄的環境下,常常會有騎士使用突破人體極限的滑行軌道左穿右鑽,造成人車兩傷的交通事故-在最近的 CES 展中,一間來自西班牙的新創公司試圖利用機器視覺提出交通意外的解方。

車子的安全性與人命息息相關
擷取自 Discoperi 官方影片

為了避免更多交通意外發生,來自西班牙的新創公司 Discoperi,研發出 EYE-物如其名,就是一款可安裝在車上的「眼睛」,利用機器視覺實時掃描周遭環境。偵測出汽機車、行人、路牌等物件。進而標記危險因素-不穩定的其他駕駛、路上坑洞或是惡劣氣候,EYE 就能在危機發生前即時提出警告,給予駕駛行為建議,避免危險真實發生。並將行駛路程的數據加以分析學習,進一步提升未來的行駛安全。

機器視野:綠色為摩托車、黃色為汽車
擷取自 Discoperi 官方影片
機器視野:紫色為人類、黃色為汽車、藍色為紅綠燈
擷取自 Discoperi 官方影片

為了讓 EYE 能夠更有效增進物件偵測技術,除了從裝置車輛獲得資訊並學習之外,也會從附近的 EYE 裝置獲得資訊,累積資訊量來提升判斷正確率。這種結合車聯網、大數據分析和人工智慧的方式不僅僅代表技術的演進,更是未來汽車產業的革命關鍵。有了類似 EYE 的裝置,車子間就能透過車聯網來交換學習資訊,或許也能成為負擔不起 AI 車的另一條路-一種價格更親民的行車智慧教練。

人手一機的現代,許多駕駛在開車時容易有更多因分心而產生的危險因子
擷取自 Discoperi 官方影片
Discoperi:辨識並排序風險等級
擷取自 Discoperi 官方影片

有鑑於研發團隊曾經獲得西班牙新創前十五位排名的美譽、加上動機明確,用 #making_roads_safer 的標籤得到了不少關注。由於 Discoperi 築基於區塊鍊之上,未來也不排除會用比特幣等數位加密貨幣公開募資,造福更多公路車輛。

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92.1 輛車
在台灣,平均每 100 個人就擁有 92.1 台汽機車。