2025-04-07 | 中央社
大同打造AI辨識小幫手 抓違規丟垃圾更省時
大同大學團隊打造「垃圾包辨識小幫手」,以AI取代人力監視,揪出亂丟垃圾者,準確率近9成,以往人力需72小時的工作量,AI辨識系統只花6小時,大幅降低工作負荷。
大同大學今天發布新聞稿指出,為揪出把家用垃圾丟到人行道垃圾桶的違法行為,環保人員必須盯著監視器影像,對眼睛、體力負擔極大。
大同大學工程學院院長謝禎冏帶領資工系學生,為台北市環保局打造「垃圾包辨識小幫手」,透過AI辨識系統把違規事件剪輯到EXCEL表中,並記錄時間點和超連結,環保人員點選超連結,就可看到擷取的影片,以往人力要檢查72小時的工作量,使用AI辨識系統只需花費6小時。
謝禎冏表示,「垃圾包辨識小幫手」從2025年1月試行以來,準確率達88%,可辨識出各種大型垃圾包、車牌、紙箱,預計今年4月上路後,辨識速度和整體速度將再提升,準確率可達95%,透過系統輔助,可減少環保人員看影片的時間、眼睛傷害,大幅降低工作負荷。
謝禎冏說明,AI模型透過訓練和學習,可用於工業檢測、物體識別等領域,不僅可完成目標檢測,省時精準且具即時性,未來可望應用在街道事件(如衝突、車禍、搶案)的辨識,有助於縮短時間及人力負擔、提高問題解決的效率。
大同大學今天發布新聞稿指出,為揪出把家用垃圾丟到人行道垃圾桶的違法行為,環保人員必須盯著監視器影像,對眼睛、體力負擔極大。
大同大學工程學院院長謝禎冏帶領資工系學生,為台北市環保局打造「垃圾包辨識小幫手」,透過AI辨識系統把違規事件剪輯到EXCEL表中,並記錄時間點和超連結,環保人員點選超連結,就可看到擷取的影片,以往人力要檢查72小時的工作量,使用AI辨識系統只需花費6小時。
謝禎冏表示,「垃圾包辨識小幫手」從2025年1月試行以來,準確率達88%,可辨識出各種大型垃圾包、車牌、紙箱,預計今年4月上路後,辨識速度和整體速度將再提升,準確率可達95%,透過系統輔助,可減少環保人員看影片的時間、眼睛傷害,大幅降低工作負荷。
謝禎冏說明,AI模型透過訓練和學習,可用於工業檢測、物體識別等領域,不僅可完成目標檢測,省時精準且具即時性,未來可望應用在街道事件(如衝突、車禍、搶案)的辨識,有助於縮短時間及人力負擔、提高問題解決的效率。
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