電腦與資訊學科

本研究開發智慧寵物健康監控系統，融合熱顯影感測、AI學習、物聯網與邊緣運算，解決傳統健康監測無法即時數據化與預警的問題。初期以問卷與5W2H問題分析建構四大功能：體溫監測與AI發燒預測、糞便辨識與分類、飲食與飲水記錄、異常即時通報。 系統採用MLX90640熱顯影模組與ESP32-S3監測體溫，糞便辨識以Edge Impulse訓練模型，搭配ESP32-S3CAM實現即時運算。飲食行為由 HX711 與超音波感測器記錄，並同步推播至 Discord平台。分類模型參考獸醫建議導入布里斯托分類法，提升精準度。系統具備低成本、高精度與高度擴展性，展現智慧照護應用潛力。

本研究提出一套基於貝茲曲線的手寫圖形向量化系統，透過自動節點擷取與分段擬合機制，在降低點位數的同時維持高度幾何保真，本研究整合了自創的線段向量與曲率特徵處理演算法（SVCFP）能自動分割手繪筆劃並擷取關鍵節點，搭配最小平方法（LSM）進行高效貝茲曲線擬合，整體流程建置於網頁互動介面，可即時繪圖並獲得向量化結果。研究結果顯示，相較於傳統工具，本研究在控制點數上平均減少約84.6%，最高可達90.8%壓縮比，同時僅犧牲較少精準度情況下（BMND分數平均變動約 28~36分），仍能保持流暢準確的輪廓重建 ，亦適用於大量或即時處理情境，如數位手寫輸入、字型設計與圖形分析等，為圖形向量化提供一種高效率、低冗餘、視覺保真且實用價值高的解決方法。

隊員的外婆在台灣獨居，曾因跌倒而未能及時求救，引發家人擔憂，高齡化與獨居老人數量增加，導致安全照護挑戰，需改善意外求助系統。本研究目的是使用OpenCV和YOLO技術辨識人體動作，檢測跌倒情況及其影響發送郵件通知家人。本研究使用Pexels和Google收集圖片進行訓練，Roboflow工具加快標註過程。過程中整合偵測、影像擷取及郵件發送功能，設計時間間隔機制避免重複發送郵件。訓練結果顯示模型在辨識「躺下」動作上準確率高，對其他動作表現尚可，而系統運行時CPU負擔輕，確保穩定性與擴展性。本系統對人物重複辨識和跌倒檢測準確性有改進空間，考慮增加資料量及調整標註類別。未來計畫開發專用APP以提升訊息傳送功能，增強用戶體驗。

本研究提出一款結合生成式AI能進行場景分析，進而綜合情緒、語氣、文化禮節給予最佳回覆的人工智慧眼鏡。目的希望使用者不需要透過手機即可實現即時語音翻譯、情境分析與天氣資訊抓取功能。系統以ESP32為主要控制核心，搭配Android Studio開發之應用程式，透過WiFi採用UDP通訊協定進行無線通訊，提供精簡的翻譯與應答建議。每次翻譯處理後，GPT根據語境與提示詞再將翻譯結果與應答建議，傳送回並顯示於智慧眼鏡的OLED螢幕，將即時資訊呈現在使用者眼前，實現流暢的跨語言互動體驗。

隨著高齡化社會來臨，長者夜間跌倒事故頻傳，居家安全成為急需解決的問題。本研究提出一套以深度學習與影像處理技術為核心的智慧監測系統，重點為夜間跌倒事件的即時辨識與預警。系統運用OpenCV進行影像增強，改善夜間低光環境下的影像品質，再以深度學習模型Ultralytics YOLO11進行精準的跌倒偵測，達成即時通報與警示。此外，整合臥床偵測、夜間燈條引導與浴室進出監控，提供全方位居家安全防護。所有檢測數據即時記錄至Web Server（HTML、JavaScript、CSS、Flask、MySQL架構），供遠端監控與數據分析。經實驗證明，本系統能準確辨識夜間跌倒事件，有效減少長者夜間意外事故發生，對高齡社會居家安全具重要貢獻。

本研究旨在開發選擇題手寫卷的自動閱卷與成績登記系統，以減輕小老師與教師在小考閱卷及成績登錄上的負擔。為改善選擇題手寫卷的閱卷方式，本研究結合手寫字辨識技術、雲端成績登記存放及網頁式查詢三大功能，開發AI輔助手寫卷閱卷系統。使用者設定考試相關資訊(如考試名稱與標準答案)，並上傳答案卷影像，即可透過系統自動辨識答案且計算成績，並將結果即時傳送至雲端資料表，供教師透過網頁查詢。本研究成果可有效降低人工閱卷負擔，提升成績管理的即時性與便利性，期望為校園提供更高效的閱卷與成績登記方式。

本研究著重於透過面部表情的判斷進而推斷情緒狀態的深度學習神經網路模型。首先，將人類的情緒狀態分為七個類別，並透過MediaPipe框架取得影像中的臉部特徵位置，利用其座標框定臉部範圍並作為深度學習模型的輸入。第二，透過部不同特徵訓練模型，進一步優化模型識別情緒的準確度，並嘗試不同的特徵，例如：趨勢曲線函數的係數或是各種向量。最後我們設計了一個插件，利用此模型在Google Meet中進行即時的影像辨識並分析，作為線上課程的授課成效評估。 目前本模型在透過五層卷積層配合池化層及全連階層，並提取瞳孔眉毛向量、瞳孔鼻尖向量以及口部中心為基準點的向量作為特徵，能夠有84%的準確度，F1值落在約85，其中快樂情緒的辨識精準度高達98%。