視覺模型與場景辨識
- YOLOv4
- 道路偵測
- 街景辨識
使用 YOLOv4 進行道路相關偵測，整合街景辨識與場景資訊。將影像模型的輸出銜接導航情境，使視覺資料可以成為後續資訊處理的輸入。
技術應用情境示意
YOLOv4Google AI CloudDialogflow知識圖譜
THE CHALLENGE
解決的問題
輔助導航需要將視覺辨識、場景資訊與使用者互動整合為可理解的導航服務。
WHAT WE DELIVER
交付成果
- 01YOLOv4 道路偵測整合
- 02街景辨識與導航資訊處理
- 03對話服務與微導航、巨觀導航整合
成果與技術價值
完成視障輔助導航系統的 AI 與服務串接，累積視覺、對話及知識應用整合能力。
技術架構與實作
結合道路影像、街景資訊與對話服務，將視覺辨識轉為可供視障者理解的微導航及巨觀導航資訊。
雲端 AI 與對話框架
- Google AI Cloud
- Dialogflow
整合 Google AI Cloud 及 Dialogflow 對話服務，連接使用者互動與導航資訊。對話層將辨識及場景資料轉為使用者可以理解的服務內容。
知識結構與導航資訊
- 知識圖譜
- 巨觀導航
以知識圖譜相關方法組織導航資訊與場景關係，支援對話系統的資訊運用。把不同位置及場景的知識連接起來，協助處理巨觀導航需求。
跨服務應用整合
- 微導航
- AI 服務串接
把近距離道路與場景辨識、巨觀導航及對話互動視為相互銜接的服務。工程範圍在於模型輸出、場景資訊與使用者互動的整合，使 AI 能力落實到輔助導航應用。
系統運作流程
- 01
辨識道路與場景
從影像及街景取得導航相關資訊。
- 02
整合導航知識
連接場景關係與微導航、巨觀導航需求。
- 03
提供對話互動
把處理後的資訊銜接使用者理解的導航服務。
案例依產業與技術成果呈現，客戶與專案識別資訊已去識別化。