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	<title>研究成果 &#8211; 醫學影像處理實驗室</title>
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	<title>研究成果 &#8211; 醫學影像處理實驗室</title>
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		<title>嬰兒吐奶及口鼻遮蔽偵測技術</title>
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		<dc:creator><![CDATA[MIPL]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 31 Mar 2026 05:07:33 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
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					<description><![CDATA[「嬰兒吐奶及口鼻遮蔽偵測技術」能即時偵測嬰兒是否有吐奶、口鼻遮掩等情況發生，並在發生的第一時間發出警報，提醒照顧者採取適當措施，完善嬰兒照護的效率，適用於所有參與新生兒照護者使用。本系統亦能在運算能力較低的嵌入式裝置(Jetson Nano)上穩定運行，具備良好的實用性。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[「嬰兒吐奶及口鼻遮蔽偵測技術」能即時偵測嬰兒是否有吐奶、口鼻遮掩等情況發生，並在發生的第一時間發出警報，提醒照顧者採取適當措施，完善嬰兒照護的效率，適用於所有參與新生兒照護者使用。本系統亦能在運算能力較低的嵌入式裝置(Jetson Nano)上穩定運行，具備良好的實用性。]]></content:encoded>
					
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		<title>PupPedia：多模態寵物助手</title>
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		<dc:creator><![CDATA[MIPL]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 31 Mar 2026 05:04:03 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
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					<description><![CDATA[飼主在飼養寵物時，多半依靠網路資訊照護寵物，但網路資訊時常伴隨大量非專業或無用的資訊，PupPedia提供即時的口語化諮詢與多模態分析服務，完美地為飼主們提供先進的痛點解決方案。飼主能直接上傳寵物犬的影片、圖片與聲音等多模態資訊並說明狀況，PupPedia都能針對問題提供解答，大幅提升飼主應對突發狀況與養護問題的能力。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[飼主在飼養寵物時，多半依靠網路資訊照護寵物，但網路資訊時常伴隨大量非專業或無用的資訊，PupPedia提供即時的口語化諮詢與多模態分析服務，完美地為飼主們提供先進的痛點解決方案。飼主能直接上傳寵物犬的影片、圖片與聲音等多模態資訊並說明狀況，PupPedia都能針對問題提供解答，大幅提升飼主應對突發狀況與養護問題的能力。]]></content:encoded>
					
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		<title>交通違規樣態偵測系統</title>
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		<dc:creator><![CDATA[MIPL]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 31 Mar 2026 04:48:54 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
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					<description><![CDATA[	一般基層員警在進行舉發交通違規時，有時必須到現場進行蒐證進行舉發，或是需要在警局內的電腦前大量審視路口監控影像是否有違規出現，需耗費大量的人力及時間成本，工作效率低下。為此，團隊開發以結合物件檢測、物件追蹤模型，利用違規樣態偵測開發獨創的AI演算法，能偵測包含闖紅燈、車輛未禮讓行人、違規停車、違規變換車道等六種違規樣態，大幅降低員警所需審核的影像資料數量，違規樣態演算法準確度可達92%。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[	一般基層員警在進行舉發交通違規時，有時必須到現場進行蒐證進行舉發，或是需要在警局內的電腦前大量審視路口監控影像是否有違規出現，需耗費大量的人力及時間成本，工作效率低下。為此，團隊開發以結合物件檢測、物件追蹤模型，利用違規樣態偵測開發獨創的AI演算法，能偵測包含闖紅燈、車輛未禮讓行人、違規停車、違規變換車道等六種違規樣態，大幅降低員警所需審核的影像資料數量，違規樣態演算法準確度可達92%。]]></content:encoded>
					
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		<title>零接觸檢測，臉部對稱性、呼吸及心率偵測技術</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Syeeo]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 25 Apr 2022 08:18:46 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mipl.yuntech.edu.tw/?p=1911</guid>

					<description><![CDATA[本技術特色為「零接觸式」，結合AI及電腦視覺技術，觀察臉部特徵的對稱性估算受測者臉部中風的風險，及因心臟跳動及呼吸時所產生的微振動估算受測者的心率及呼吸率，心率偵測的誤差為±4下/分，呼吸率偵測的誤差為±2次/分，準確度趨近於醫療級的生理量測儀器，極具臨床實用價值。該技術可進行單人、多人檢測、甚至可以辨別受試者性別，將可整合於生理訊號量測系統、嬰兒監視器、及魔鏡等系統或裝置，應用於負壓隔離病房、月子中心、居家、或是健身房、演唱會等多人進出的入口，降低人與人接觸感染的風險，達到「肢體零接觸，服務無距離」。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[本技術特色為「零接觸式」，結合AI及電腦視覺技術，觀察臉部特徵的對稱性估算受測者臉部中風的風險，及因心臟跳動及呼吸時所產生的微振動估算受測者的心率及呼吸率，心率偵測的誤差為±4下/分，呼吸率偵測的誤差為±2次/分，準確度趨近於醫療級的生理量測儀器，極具臨床實用價值。該技術可進行單人、多人檢測、甚至可以辨別受試者性別，將可整合於生理訊號量測系統、嬰兒監視器、及魔鏡等系統或裝置，應用於負壓隔離病房、月子中心、居家、或是健身房、演唱會等多人進出的入口，降低人與人接觸感染的風險，達到「肢體零接觸，服務無距離」。]]></content:encoded>
					
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		<title>AI輔助診斷系統</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Syeeo]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 25 Apr 2022 08:18:20 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
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					<description><![CDATA[為降低醫師工作負擔及提高診斷效率，本團隊以獨特的增量式學習技術開發多項AI輔助診斷系統，解決不同場域落地問題，已成功開發鼻咽癌、甲狀腺、前列腺、肺部腫瘤、類風濕性關節炎、海馬迴、肺腫瘤、青光眼等多項AI輔助診斷系統，大幅提升在影像判讀的效率及精準度，提高醫療品質。如「肺部病灶偵測技術 」，可精確標記肺腫瘤的位置，對胸部X光正常和肺腫瘤影像分類的準確度達到了98.51%，敏感度達到了99.01%。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[為降低醫師工作負擔及提高診斷效率，本團隊以獨特的增量式學習技術開發多項AI輔助診斷系統，解決不同場域落地問題，已成功開發鼻咽癌、甲狀腺、前列腺、肺部腫瘤、類風濕性關節炎、海馬迴、肺腫瘤、青光眼等多項AI輔助診斷系統，大幅提升在影像判讀的效率及精準度，提高醫療品質。如「肺部病灶偵測技術 」，可精確標記肺腫瘤的位置，對胸部X光正常和肺腫瘤影像分類的準確度達到了98.51%，敏感度達到了99.01%。]]></content:encoded>
					
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		<title>應用深度學習於 DRAM 模組中焊接點檢查</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Syeeo]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 25 Apr 2022 08:17:49 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
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					<description><![CDATA[記憶體模組由許多電子元件構成出廠前需仔細檢查。現有的自動光學檢測(AOI)機台檢測效能不佳且正常誤判為異常項目過多，造成後續人工檢測工作量大增，不僅浪費時間，更增加人眼因疲勞造成錯誤判定的風險。本團隊研發之「應用深度學習於 DRAM 模組中焊接點檢查」，檢測準確度可達 98%，缺陷的漏撿率低於 0.3%且檢測時間為 0.05 秒，有效解決傳統 AOI 設備誤判率太高、需要大量人工複檢問題。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[記憶體模組由許多電子元件構成出廠前需仔細檢查。現有的自動光學檢測(AOI)機台檢測效能不佳且正常誤判為異常項目過多，造成後續人工檢測工作量大增，不僅浪費時間，更增加人眼因疲勞造成錯誤判定的風險。本團隊研發之「應用深度學習於 DRAM 模組中焊接點檢查」，檢測準確度可達 98%，缺陷的漏撿率低於 0.3%且檢測時間為 0.05 秒，有效解決傳統 AOI 設備誤判率太高、需要大量人工複檢問題。]]></content:encoded>
					
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		<title>智能嬰兒監視器</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Syeeo]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 25 Apr 2022 08:16:55 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
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					<description><![CDATA[利用 AI 機器學習方法，判別嬰兒哭聲的類型(肚子餓、想睡 覺、尿布濕、需要安撫)，為全球唯一可為每位嬰兒客製化哭聲辨識模型的技術，針對出生一周內寶寶哭聲的辨識準確度是 92%，幫助新手爸媽了解嬰兒哭鬧原因，降低意外發生率。該技術亦可結合吐奶及口鼻遮掩檢測、臉部心率及呼吸檢測等技術，打造「全方位智能嬰兒監視器」，並應用於醫療院所、月子中心及居家照護等場域，協助新手爸媽照顧嬰幼兒。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[利用 AI 機器學習方法，判別嬰兒哭聲的類型(肚子餓、想睡 覺、尿布濕、需要安撫)，為全球唯一可為每位嬰兒客製化哭聲辨識模型的技術，針對出生一周內寶寶哭聲的辨識準確度是 92%，幫助新手爸媽了解嬰兒哭鬧原因，降低意外發生率。該技術亦可結合吐奶及口鼻遮掩檢測、臉部心率及呼吸檢測等技術，打造「全方位智能嬰兒監視器」，並應用於醫療院所、月子中心及居家照護等場域，協助新手爸媽照顧嬰幼兒。]]></content:encoded>
					
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		<title>AI學習觀測系統</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Syeeo]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 25 Apr 2022 08:16:01 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
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					<description><![CDATA[藉由拍攝學習者的臉部及動作，即時分析出學習者的表情資訊(包含開心、難過與無表情)以及特定動作(包含舉左手、舉右手、舉雙手與趴下)，可輔助老師了解學習者在課堂的情緒變化、及學習者的反應活躍程度，找到需要被關注的對象，即時調整教學方式。除此，該技術亦可延伸應用於偵測團隊中的「暴力行為」；或搭配「人流偵測」技術，防止人員踏入危險區域。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[藉由拍攝學習者的臉部及動作，即時分析出學習者的表情資訊(包含開心、難過與無表情)以及特定動作(包含舉左手、舉右手、舉雙手與趴下)，可輔助老師了解學習者在課堂的情緒變化、及學習者的反應活躍程度，找到需要被關注的對象，即時調整教學方式。除此，該技術亦可延伸應用於偵測團隊中的「暴力行為」；或搭配「人流偵測」技術，防止人員踏入危險區域。]]></content:encoded>
					
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		<item>
		<title>生產線上出入口安全行為AI監控系統</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Syeeo]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 25 Apr 2022 08:14:59 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
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					<description><![CDATA[工安意外防治為極重要的課題，為避免員工未依遵循安全流程，貪圖方便而造成工安事件，本團隊開發一套「生產線上出入口安全行為AI監控系統」，使用行人追蹤及行為識別技術，及時監視員工是否遵循安全規範，提高員工作業安全性。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[工安意外防治為極重要的課題，為避免員工未依遵循安全流程，貪圖方便而造成工安事件，本團隊開發一套「生產線上出入口安全行為AI監控系統」，使用行人追蹤及行為識別技術，及時監視員工是否遵循安全規範，提高員工作業安全性。]]></content:encoded>
					
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		<title>基於增量式YOLO之輪胎氣泡檢測技術</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Syeeo]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 25 Apr 2022 08:13:04 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[研究成果]]></category>
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					<description><![CDATA[數位剪像術雖能顯示肉眼無法觀察的細微缺陷，但是否為缺陷仍得由現場人員判定且會因經驗不同導致判斷標準不一。本團隊提出「基於增量式YOLO之輪胎氣泡檢測技術」，大幅提升檢出率。氣泡缺陷檢出率約98%、判斷單張影像僅需0.076秒，檢測速度非常快速，可協助企業達到半自動化檢測流程並大幅降低檢測人力。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[數位剪像術雖能顯示肉眼無法觀察的細微缺陷，但是否為缺陷仍得由現場人員判定且會因經驗不同導致判斷標準不一。本團隊提出「基於增量式YOLO之輪胎氣泡檢測技術」，大幅提升檢出率。氣泡缺陷檢出率約98%、判斷單張影像僅需0.076秒，檢測速度非常快速，可協助企業達到半自動化檢測流程並大幅降低檢測人力。]]></content:encoded>
					
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