AI趋势周报第116期：污水调节AI化！中科台中园区污水处理厂用DL调节污水酸碱值

重点新闻(1220～1226)

污水处理    深度学习     中科园区  

污水调节AI化！中科台中园区污水处理厂用DL调节污水酸碱值

中科台中园区污水处理厂日前展示污水调节系统，利用深度学习来预测污水pH值、自动启动pH调整池的马达，不仅比过去旧有的自动控制系统更精准，还能提早15分钟预告水质异常。

进一步来说，中科台中园区污水处理厂占地10公顷，每日处理水量达14.5万吨。过去，中科台中园区污水厂的调节系统采自动控制（AC）机制，当pH调节池中的感测器，侦测水中pH值大于7.5或小于6.5时，就会自动启动加酸马达或加碱马达，来维持酸碱值平衡。但这个方法有些问题，像是只依靠酸碱值单一因素来开关马达，只依赖pH感测器的准确性，更没有缓冲时间来因应异常。

因此，中科台中园区污水处理厂决定导入AI，来更细致地控制马达开关。首先，团队在污水厂外设置4个监测点，厂内也设置4个监测点，依序为进厂点、进流点，以及经过pH调整池之后的出流点、放流点，来收集5种数据，也就是流量、导电度、温度、悬浮固体物和pH值等。团队利用这些数据，来训练多层感知器MLP和深度信念网络DBN两种类神经网络，来进行酸碱值预测，以及后续的反馈与模型再训练。团队解释，有了MLP模型的酸碱预测值，就可先在进流点，控制马达开关和时间，再透过出流点的pH值和DBN网络来自我校正，让预测值更精准。（详全文）

  公视     语音辨识    即时字幕  

公视联手交大，用语音辨识AI来帮总统大选辩论直播配即时字幕

2020年总统大选电视辩论直播日前落幕，这次辩论直播中，公视新闻网PNN新闻实验室与交大校长陈信宏带领的语音辨识团队合作采用了交大团队开发的AI语音辨识系统和即时听打员的微调，来即时配上字幕，在第一时间供民众参考。

陈信宏指出，语音辨识有几大挑战，包括要有足够的文字知识库、要能够处理语音噪声，还有自发性语音的重复和修正等。除此之外，团队也在视觉上下功夫，比如字体大小、字幕行数多寡等。（详全文）

  国卫院    肥胖预测       长庚 

国卫院联手长庚、宏碁，要打造肥胖及其衍生疾病的预测系统

国卫院日前宣布携手长庚医疗集团、宏碁公司，要共同开发一套专属于国人的肥胖症智慧预测系统。卫福部指出，自2013年至2016年的调查中发现，台湾成人过重和肥胖盛行率为四成，而国人十大死因中，癌症、心脏疾病、脑血管疾病、糖尿病、高血压和慢性肝病等，都与肥胖相关。

为进一步预防肥胖衍生的慢性代谢症候群，国卫院将提供自家多年累积下来的国人健康与行为调查研究，加上基隆长庚医院的长期社区追踪资料，要透过宏碁公司的医疗AI分析能力，来进行基因多重体学分析，建立健康、饮食、行为和基因分析的大数据数据库，并开发肥胖症及其衍生疾病的预测系统。卫福部指出，为保护个资，所采用的资料都将去识别化，并存放在国网中心。（详全文）

  Amazon    文字辨识    弧形字体  

AI也能看懂弧形艺术字体！Amazon发表最新文字辨识器TextTubes

Amazon研究团队日前发表一篇论文，首次亮相自家打造的AI文字辨识器TextTubes，专门锁定自然影像中，呈现弧形的文字，不仅能读懂，还在基准测试中达SOTA水准。

团队表示，在自然影像中（比如一张含有文字招牌的街道照片）辨识文字，就属于场景文字辨识范畴，基本上可拆解为两个步骤：文字侦测和文字辨识，也就是先定位出文字和字行位置，再来辨识内容。但是，要在自然影像中做到这两点，容易受到不同视角和字体的影响，难以定位。

于是，团队想出一个办法，将定位文字的参考框设计为管状，来捕捉影像中呈弧形或弯曲的文字，再利用参数不变的损失函数，来训练区域建议网络RPN，来辨识场景中的文字，并针对管状区域进行回归运算。团队表示，TextTubes在文字辨识的测试基准TotalText上，达到SOTA表现，更在CTW-1500上达到83.65%的准确度，比起业界现有的75.6%还要好。（详全文）

交通部   影像辨识     资讯整合平台  

交通部运输研究所研发AI影像辨识技术，要结合各县市交通资讯平台

交通部运输研究所日前展示一套AI影像辨识系统，不仅符合交通管理需求，还能因应各种气候条件和特殊情境，比如白天、晚上、雨天和逆光等。运输研究所指出，该技术可辨识车流基本参数，像是车辆数、车速、车道占有率、路口转向量等，还有各种异常停留事件，比如违规停车、道路施工、交通事故等。这一技术，可将侦测到的资讯即时传送到各县市资讯平台，解决过去通报与实际发生地点的误差，或是事件发生后的路况资讯揭露有限等资讯整合痛点，来强化交通管理的效率。

运输研究所指出，2018年时就与高雄市和台南市-合作，在特定重要路口和周围路段作为实验场域，部署该影像辨识系统来侦测车流和异常事件。目前成果，车流量平均准确率达96％，车速为97％，异常事件则是90％，未来将进一步加强特殊车辆辨识、事件影响范围等功能。（详全文）

  人脸照片    开源工具    digiKam  

开源照片管理工具digiKam释出7.0测试版，人脸管理功能更新采用深度学习技术

开源照片管理工具digiKam近日发布最新7.0测试版，目的是要换掉旧的脸部辨识技术，改用深度学习来强化脸部辨识功能。现在只要1张脸照，就能开始进行人脸辨识，以前则要6张照片才行。

digiKam早期的脸部侦测技术，采用较旧的OpenCV函式库级联分类器，来标记人脸，因此侦测表现不算好。后来，团队改采OpenCV函式库中的深度神经网络功能，将预学习资料模型用于脸部管理上，不需要学习阶段就可进行脸部侦测与辨识，整体执行速度更快且正确率达到97％。此外，新方法还可侦测模糊、遮蔽、侧面，甚至只有一部分的脸部。（详全文）

合库    多轮式对话     客服机器人  

合库推出可多轮对话的AI客服机器人i秘书

拥有700万名用户的公股银行合库，近日联手LINE共同推出以自然语言处理（NLP）技术打造的金融咨询客服机器人i秘书，在LINE官方账号和脸书Messenger上提供24小时的咨询服务，内容涵盖了信用卡、台币与外币、房信贷、分行和ATM据点查询等。

进一步来说，以NLP打造的i秘书，有别于传统FAQ一问一答的方式，具多轮式对话功能，可根据上下文情境来回答，更为自然。合库表示，i秘书将结合消费者使用的反馈，来持续让AI客服学习更多语意表现，提高精准度。（详全文）

图片来源／科技部、交大、Amazon、交通部运输研究所、digiKam、合库

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资料来源：iThome整理，2020年1月