2020 AI⁺新銳選拔賽

【需求】結合WE-I Plus AI晶片之高準確人體姿勢辨識

1. 導入產業/場域與面臨痛點：

   • 智慧家庭應用、智慧居家安控、智慧建築與智慧城市
     • 市面現有的AI視覺辨識或聲音辨識解決方案缺乏能以CNN(卷積神經網絡)AI模型運行於低運算力及w/o DRAM MCU/DSP 平台，而且可以達到超低功耗、長距離、高辨識率及低誤識率且快速反應時間的要求。藉由符合要求的精簡AI CNN模型在使用電池的超低功耗AIoT裝置應用，達到更長電池使用時間的產品規格。

2. 實證目的：

   • 解決使用精簡低cycle counts CNN models在超低功耗WE-I Plus platform及VGA camera(640*480, FOV: 96.3 (H), 73.2(V))條件下，可以達成 >=10公尺且F1-score>=0.95及快速偵測計算反應時間的各種姿勢人體偵測問題。

3. 需求情境：

   • 使用WE-I Plus platform 執行精簡低cycle counts且低誤識率的算法做10公尺內各種姿勢人體實時偵測，運用於監視器的上視到水平角度(0~60度)的各種場景，偵測出人體的大小、涵蓋方向 (直立、橫躺、斜站...) 、面向角度(正面、背面、側面...) 與動作識別...等資訊
     

4. 實證題目

   1. 基本門檻：

      使用WE-I Plus platform (Input Resolution: VGA sensor 640*480@30fps, FOV: 96.3度 (H), 73.2度(V))執行人體偵測算法，可以偵測距離超過 8m 的行進站立人體，並識別多人及統計數量，且偵測準確率達F1-score>=0.95。

(需求門檻微調中，加碼門檻將於初審會議後向通過資格審查之團隊公布)

【需求】產線上WIP生產訊息掌握

1. 導入產業/場域與面臨痛點：

   • 智能物流零售，食品加工產業
     • 無法即時掌握WIP(停留顧於庫存倉庫或產線)，造成生產效能與能源使用率低落
     • 無法有效追溯原料與工時，造成原料/工時浪費或是損害公司形象

2. 實證目的：

   • 生產訊息可視化
   • 生產物料可追溯

3. 需求情境：

   從原料，製造加工，組裝，品管到物流配送全程掌握生產訊息(數量，時間，生產條件)

4. 實證題目

   • 基本門檻：

     WIP印刷文字影像辨識，印刷體A-Z, 0-9, 6組字型，accuracy達98%

(加碼門檻將於初審會議後向通過資格審查之團隊公布)

【需求】生產線機台AR/VR模擬場域及AI訓練機制

1. 導入產業/場域與面臨痛點：

   • 製造業生產線
     • 新進人員的初始教育訓練，目前多以課程講習及文件圖像類教育資源為主，訓練時程冗長且正式上線前缺乏機台實際練習機會與體感記憶，導致訓練成本偏高、初始上線時的熟練陣痛期等問題

2. 實證目的：

   以模擬訓練場域，提升人員的訓練速度及精準度，降低指導者的教學負擔。未來可將此沉浸式模擬系統導入協力廠商，依照其生產線需求，製作進階的客製化模擬訓練內容。

3. 需求情境：

   透過AI-AR/VR應用於生產線機台的模擬訓練

4. 實證題目

   • 基本門檻：

     設備操作模擬-依照訓練時程安排，分階段學習、操作產線設備。

(加碼門檻將於初審會議後向通過資格審查之團隊公布)

【需求一】商場來客屬性、消費能力與喜好判別

1. 導入產業/場域與面臨痛點：

   • 零售場域
     • 當消費者走進店家，無法精準地知道該消費者的可能購買力。
     • 廣告業主和廣告平台商，無法清晰的了解該廣告的投放效益和潛在客群觸及成功率。

2. 實證目的：

   以ASUS IOT既有硬體低算力進行客戶身上物件識別，分類作業。數據提供給現場銷售人員或電子看板進行精準行銷。

3. 需求情境：

   • 偵測及辨識消費者身上的物件，判斷品牌，品項，售價範圍。
   • OS平台: Chrome OS (Android app)
   • Edge computing
   • TensorFlow Lite

4. 實證題目

   • 基本門檻：

     • 可識別之物件須包含: 人、皮包類、上半身衣物、下半身衣物、手錶
     • 多人同時識別的人數: 至少 2 人
     • 同時可識別物件數: 至少6件
     • 產出物件辨別結果FPS(Frame per second): 15 FPS
     • 可識別物件之品牌，且正確率達8成

(加碼門檻將於初審會議後向通過資格審查之團隊公布)

【需求一】無人機透過AI機器學習，進行障礙物與生物的視覺辨識及行動回饋

1. 導入產業/場域與面臨痛點：

   • 智慧交通領域
     • 無人機上避障系統，仰賴3D感測器判斷障礙物，其中又以雙目視覺感測器符合無人機使用情境。在戶外干擾光源多的狀況下，以雙目視覺為最佳3D感測器。雙目視覺感測器以Intel Realsense為主要供應商，無人機業者並無其他選擇，因此市場上需要有第二家雙目視覺感測器廠商能提供避障方案。
     • 以傳統電腦視覺的影像方式虛耗大量計算資源，並不適用於無人機系統，因此需要以AI 輔助分析影像，判斷障礙物，並以AI 輔助重新規劃行進路線。如此將可適用於無人機系統，減低系統規格需求並節省功耗。

2. 實證目的：

   透過機器學習持續優化，達到無人機自動駕駛的目標。

3. 需求情境：

   無人機於戶外商場使用，交付客戶商品由倉庫至特定攤販，無人機被交付任務後(特定攤販位置)，使其自動飛行。期間有不特定障礙物，例如：建築物，旗幟，行人皆會在其規劃路徑上訪害無人機行進。此無人機能自主判斷障礙物，並重新規劃路徑，回傳新路徑於後端系統。

4. 實證題目

   • 基本門檻：

     • 無人機於預定行進路線上能自主避開障礙物，標示障礙物，修正行徑路線，到達預定目標地點，並儲存該修正過路線。

(加碼門檻將於初審會議後向通過資格審查之團隊公布)

【需求二】透過攝影機擷取影像, AI 判斷是否有人臉確定人的位置,並攔截使用者手勢之意義並做出動作, 例如完成選台或其他指令

1. 導入產業/場域與面臨痛點：

   • 智慧家庭領域
     • 此前電視機(資訊端點)只能傳遞單向訊息於觀看者，資訊提供者並無法直接即時得到使用者反饋，並即時修正資訊內容。例如觀看者於廣告播放時間拿飲料，滑手機。造成資訊投放效率低落，因此朝向可以得到觀看者的即時反饋，則資訊提供者可以即時修正內容，使其提高資訊投放效率。
     • 如電視機(資訊端點)能對觀看者動作作出回應，則觀看者能與電視機(資訊端點)產生更多互動，提高此電視機(資訊端點)對觀看者的黏著度。

2. 實證目的：

   透過攝影鏡頭捕捉人體手勢動作，轉換成電視的選台訊號並完成選台或其他操控動作。

3. 需求情境：

   球賽轉撥期間，電視機(資訊端點)察覺觀看者已不再專心在播放內容上。 例如中場飲料廣告，並察覺觀看者正在拿手機，使用手機，因此將此資訊回傳後台系統，並更換播放內容(另一支廣告)，以此刺探使用者回饋，是否奪回眼球率，並將手機放下。

4. 實證題目

   • 基本門檻：

     • 一套軟體方案，能透過攝影機擷取影像，以AI 判斷是否有電視觀賞者，並攔截使用者特定手勢動作，並完成該手勢動作連結之指定功能。

(加碼門檻將於初審會議後向通過資格審查之團隊公布)

1. 報名期限至5/13(三)中午12:00截止
2. 報名前請詳閱參賽資格及競賽注意事項
3. 報名參賽團隊應參加需求說明會，與業者洽談。
4. 執行單位將依據參賽團隊提供資料審閱參賽資格。

1. 邀請需求業者與參賽團隊共同出席，由需求業者說明內容，並於現場進行交流。
2. 需求說明會日期將公告於競賽網站。

1. 參賽團隊需依執行單位通知之時間，出席初選會議。
2. 出席初選會議時，參賽團隊需另行準備簡報並現場說明提案計畫，及接受評審詢答。
3. 需求業者須派員參與評審作業（書審、初審）。

1. 執行單位依據初選結果告知參賽團隊。

1. 通過初選之參賽團隊及需求業者須派員參加執行單位舉辦之實證啟動會議，共同制定實證目標及時程

1. 依據需求業者與參賽團隊啟動會議共識，進行實證作業。
2. 執行單位將協助安排召開進度檢視會議。
   ※實際實證作業期間以執行單位公布通知為準

1. 參賽團隊需依執行單位通知之時間，準備簡報及成果報告(附件二)，出席決選會議。
2. 辦理日期及相關資訊會再行通知。
3. 需求業者須派員參與評審作業（決選）。

1. 參賽團隊需依執行單位通知之時間出席頒獎典禮。
2. 現場將公布通過實證團隊以及額外加碼門檻之團隊名單，並現場頒獎