本研究目的在創建有效降低校園走廊奔跑的警示系統，以AI糾察隊取代人力。第一代利用micro:bit加速度感測器，以強度>2800成功判斷跑步行為並發出警示。第二代使用micro:bit、麥坤智能車及超音波感測器製作走廊跑步監測器，記錄時間差來判斷跑步與否，不僅找出學生走廊奔跑速率的邊界條件－兩機器距離60公分，時間差240毫秒，還突破測速照相單向偵測的限制。第三代用AI影像辨識與預訓練人體模型的OSEP平臺－它每0.2秒偵測鼻子X座標位移是否介於180~300，以此速率規則判斷是否奔跑。結果顯示，跑步辨識準確率達94%，還讓走廊奔跑率從71%降到48%，更建立即時通報系統，防治效果顯著。
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