應用案例

LibraLung天秤肺影為電腦輔助偵測系統(Computer-Aided Detection, CADe)，以人工智慧(AI, Artificial Intelligence)技術，輔助專科醫師判讀胸腔電腦斷層(CT, Computed Tomography)之肺結節影像。本系統以網頁介面操作，具備「肺結節偵測」及「輔助自動報告」兩大功能。 當系統偵測肺部電腦斷層影像疑似肺結節存在，系統自動於影像中標記肺結節之VOI(Volume of Interests)，以及對應肺結節之類型(Class)、肺葉位置(Lobe)、長短軸(Axes)及體積(Volume)資訊，並經由橫切面、矢狀面、冠狀面、最大投影橫狀面觀察肺結節型態。輔助肺結節偵測範圍，包含肺結節最大直徑尺寸為4 mm(含)至30mm(含)，類型不限為實質(Solid)、非實質(Non-Solid)或部分實質(Part-Solid)。 本產品經國內醫學中心測試，模型在偵測肺結節之FROC表現，平均每例偽陽個數(average number of false positives per scan)為2時，靈敏度(Sensitivity)為94 %；在肺結節之類型分類表現為Precision=0.93, Recall=0.93；在肺結節所在肺葉位置分類表現為Precision=0.99, Recall=0.99。

本系統整合AI時間序列預警模型、AIoT感測設備與雲端平台，針對室內外水產養殖環境提供即時監控與智慧決策支援功能。透過整合溫度、鹽度、pH、溶氧等多種感測參數，實現養殖池多通道監控。系統能進行餵食行為辨識與餌料優化，降低飼料浪費，同時提供異常預警通知與數據視覺化介面，支援業者遠端管理並提高單位面積養殖效益。

此專案的目標是開發一個基於人工智慧和機器學習技術的鋼胚收料電子化 與鋼胚表面影像辨識系統，此專案能夠在鋼胚收料時透過人工智慧的系統將資 訊電子化，並透過影像辨識準確地檢測鋼胚表面的缺陷、異常和鏽蝕。透過這 樣的系統，我們希望能夠實現以下目標：A. 提高生產線上的檢測效率和準確性；B. 減少人力成本和檢測錯誤；C. 改善產品質量並提高客戶滿意度；D. 提高生產過程的安全性和可追溯性。

現階段產品應用，進行球員、移動軌跡、執行戰術、得分與否進行辨識，將蒐集的數據整合進儀表板，提供教練團進行訓練規劃。遠期產品規劃，使用於正式比賽，即時串流影像與辨識，與賽評或實況進行搭配，與觀眾進行互動。

Beseye 日本東急鐵道公司合作，將 Beseye 的骨幹分析技術應用在日本東急鐵道公司的平交道上，若有人員闖入平交道、做出危險行為時發送即時通知到中控中心，有效降低危險發生率，解決先前傳統IVA、紅外線感測不夠準確的問題，成為全球首個將人工智慧影像辨識應用在鐵道的案例。至今 Beseye 的人工智慧影像分析也成為零售商店的首選，包含中華電信、遠傳電信、全球前三大手機品牌、台灣最大商場及全球各地的零售店，目前都使用 Beseye 的影像分析技術來了解客群、消費者行為，進而提升營收和營運管理效益。

傳統投入大量人力及時間成本的人工巡檢方式，已無法因應高頻率與成效式的道路養護作業需求，因此，使用人工智慧演算法建立道路鋪面破壞辨識模型，透過攝影機與車機系統達成即時邊緣運算，並同步回傳影像與空間屬性於雲端品管圖台。

JWII Automated ML Engine 可協助製造業以合理的成本與快速的導入來建立高價值系統，解決工廠設備異常損失與工程品質不穩定的問題，藉此提升產品品質、生產效能、與達交率，最終達到智動化生產與智慧工廠的目標。 JWII Automated ML Engine已於諸多產業的製造環節中應用，目前已成功導入光電產業、石化產業、PCB產業、電子組裝產業、金屬加工業、設備製造業、表面處理產業、傳統產業…等，提供製程參數異常偵測、生產配方最佳化推薦、連續性製程品質預測、設備故障停機預測、異常因子分析預測…等相關製造業所應用。 JWII Automated ML Engine 可單獨使用，同時也可與企業應用系統整合如ERP、PLM、MES、IOT、WMS、BI…等異質系統中，讓這些系統被賦予AI 預測與診斷等特性，讓相關系統達到智能化的目標。

AR為虛實整合之結果，啟雲科技將AI技術模組化，將訓練模型導入至自有AR系統或廣告平台打造AI人臉動態定位引擎，可即時辨識真人臉部位置、姿態估計的同時，將3D模型準確定位於人臉上，達成AR Try-on之效果。同時模組化臉部關鍵點如頭部、眼、鼻、口位置，分割區域如瞳孔、頭髮等功能，以便因應不同商業模式或品牌端之導入需求作為行銷活動應用。

本計畫之適應性號誌控制策略，主要係透過本計畫建置之6支CCTV配合AI影像辨識技術，偵測路口各方向之綠燈使用率與停等長度是否回堵至上游路口，並進行適應性號誌控制參數之推導。

面對高教少子化的趨勢，實施人力精簡的對應策略，導致電話客服人力服務能量捉襟見肘。 因此，因此本公司與人工智能公司合作，將教育平台導入智能客服，以減輕人工客服與導入使用者之問題處理, 若無法解決再行轉接專人諮詢，以降低使用者之服務壓力。

將人臉辨識、口罩偵測、體溫偵測整合與服務型機器人進行整合，使其在疫情期間可同時進行體溫量測，口罩提醒等工作; 並可依需要發出警訊。該功能除增加相關硬體設備，同時須與人臉辨識，口罩辨識系統進行整合。口罩辨識系統以機器學習方式建立模型，服務型機器人偵測到人臉時以該模型進行判斷口罩是否佩戴，並決定是否發出提醒語音。

1. 彙整專案資料：收集各類專案文件、專案時程和文件查核標準，為後續的資料處理和分析奠定基礎。 2. 建立企業資料庫：根據收集到的文件資料，建立結構化的企業資料庫，實現資料的高效管理和利用。 3. AI自動分類與計算：利用AI技術，對專案進行自動分類，對專案文件進行分類管理，並計算專案的關鍵時程點。 4. AI派工：將專案分階段進行管理，按照範本格式填入專案時程表和成員日程表，確保專案計畫的有序進行。 5. AI工作調整：當成員出現工作延誤時，AI會自動重新排列該成員的工作日程，保證專案進度的連貫性。 6. AI查核文件品質：系統自動查核交付文件的品質，確保文件的準確性和一致性。 7. AI查核回報狀況：自動製作專案績效報表，提供專案進度和績效的透明化管理。

臺中市政府為改善交通壅塞問題，以提供民眾更好的交通環境，與彰化、南投縣合作並結合高速公路局、公路總局，於民國 109年開始實施「中彰投交通協控計畫」，隨著協控平台逐步發展成熟，在 111 年「中彰投交通協控計畫」期望能藉由人工智慧車流計數數，以提供更完整 的交通信 息及提升 運輸效 率，並持 續改善區 域間之交 通問題，車流量資料分析模組針對路口車流計算要求，利用AI影像辨識建立車輛識別，藉由人工智慧車流計數，以提供更完整的交通信息及提升運輸效率，即時了解路口交通流量和趨勢，並持續改善區域間之交通問題。

1. QBot 是一個智能交談機器人，可在企業的官網、APP、社群帳號裡回應客戶問題，扮演企業對外或內部溝通的窗口 2.可應用於線上客服系統，透過資料庫數據分析、AI 智能化辨識，協助回應之文字的互動機器人 ChatBot 3. 透過 AI 智能化 ChatBot 應用提供使用者進行即時互動，談話服務、資料查詢、網路搜尋、商業資訊等服務

整體場域具備有至少上百組光纖和網路設備機箱，由於腹地廣泛家商鄰近海邊，維修管理相當不易，本專案規劃安裝溫濕度計與門禁權限管理於機箱內部，透過光纖骨幹傳輸至中心端即時傳回現場狀況以及權限提供維護廠商與人員進行開啟機箱，同時結合Qr code辨識，提供室內臨時訪客和廠商的門禁權限管理與異常事件告知。 同時導入AI影像智慧監控及AI事件影像偵測，藉由IOT控制接收器進行相關設備通訊整合，整合介面具備的RS232/RS485或是modbus進行整合串接，在主換成網路通訊埠傳輸至中心管理系統數據庫進行分析與建立閥值通報示警管理。規劃建置各類感測裝置，包含電力、發電機油位、水位、煙霧偵測、火災偵測，不斷電系統狀態、門位開關、溫濕度、風扇啟動、漏水偵測等。