歷屆成果｜第 8 屆專題實作・2023

智慧駕駛監控系統

AI影像辨識

  1. 報名
  2. 線上初賽
  3. 程式挑戰營
  4. YTP2026H2黑客松
  5. 海外參訪

出自第二階段專題實作（第 11 屆起改為黑客松）。

團隊

Ｅ９ＬＢコ｜指導：鄭卜壬 教授

簡介

該專題引用世界衛生組織統計指出車禍每年造成全球 120 萬人死亡，分心與疲勞約占事故成因兩成，加上歐洲 NCAP 自 2020 年起要求五星安全認證車輛須具備駕駛監控，因而以 AI 影像辨識實作簡易駕駛監控系統。行為辨識使用 YOLOv7，資料取自網路圖片與親友拍攝，含手機、喝飲料、抽菸與人臉四類，先以 Stable Diffusion 提升解析度、用 labelImg 標注，再以 Roboflow 做翻轉、旋轉、變形、灰值化與雜訊增強；刪除易誤判的抽菸圖片後重新訓練，整體 mAP.5 由 0.865 提升至 0.901。臉部以 torchlm 取 98 個關鍵點，配合 OpenCV 的 solvePnP 估算頭部姿態與視線，並以眼、嘴關鍵點距離判定閉眼與打哈欠，紀錄寫入 Google Sheets。限制在於執行效能與上傳雲端時的停頓，且缺乏真實疲勞影片可供分析。

連結

同屆專題