生活與應用科學科(一)科

台灣近年來，行人與汽機車的交通事故頻傳，我們開始思考是否可以開發出一套行人警示系統，來輔助駕駛了解前方路況，即時提醒駕駛需禮讓行人，同時告知後方來車前方路況，減少追撞事故。我們使用Yolov8進行斑馬線與行人辨識模型的訓練，Python程式執行模型進行物件偵測，Supervision進行區域內物件數量的統計。經由條件設定，判斷車輛前方是否有行人或是斑馬線，若車輛前方有行人，將於影像畫面中顯示警示標語，發出警示語音提醒車內駕駛，降低汽車與行人的事故發生機率，同時送出藍芽訊號使警示燈顯示動態警示燈號，提醒後方駕駛前方路況，降低前車因禮讓行人而被後車追撞的機會。我們已經成功開發出『行人警示系統』，並可成功上路使用。

本研究提出一種雙槓桿省力抬升重物之手推車設計，達到不用彎腰、省力抬升、自由移動三重目的。同時也探討重物被人體槓桿放大的情形、宣導正確搬重物姿勢。 我們自製關節頂點定位器、骨骼長度測量器、穩定施力測量器，用來製作人體模型並模擬、測量搬重物時的各種姿勢。研究發現：任何徒手搬運重物的姿勢，身體槓桿都會把重物重量放大，甚至放大到15倍！ 為了能省力在室內搬重物，並突破市售電動升降推車只能垂直升降的缺點，我們在第二類槓桿的雙輪推車上裝了電動型第三類槓桿來抬升重物，利用縮小模型進行實驗，找出最佳組裝結構。 結果顯示，我們的創新推車可抬升重物96公分、省力75.4%，能靈活自由移動。而且成本只花三千五，成功達成目標！

台中捷運發生吊臂掉落，造成傷亡慘重。我們查找文獻缺失，利用機器學習Google Teachable Machine和數學相似演算法，做出AI異物辨識系統，解決捷運無法主動偵測異物的問題。經文獻得知，列車煞車需167m，我們透過鏡頭變焦和倍率放大提高辨識距離。用Mediapipe Holistic和角度比值演算法解決距離辨識的問題，做出險阻手勢AI辨識系統，解決隨車員和月台保全無法溝通的問題。用MQTT傳輸技術，設計無線控制按鈕，經由ESP32和L298N控制列車啟閉，減少隨車員尋找鑰匙等流程，錯失救援時間。此外，我們建置的系統將軌道沿線辨識異物，上傳Google雲端試算表，供政府進行預防措施。

此研究建構一套校園智慧疏散系統—GuideRoad Live，以協助學校規劃逃生路線，並在緊急狀況下迅速提供疏散建議。該系統具備精準定位、壅塞回饋、避難追蹤、聰明疏散等四大功能。在精準定位方面，系統進行地圖建模，結合校園WiFi數據庫，分析教室GPS資料，實現個人定位。在壅塞回饋方面，系統透過監視器分析樓梯壅塞情況，即時回傳數據、更新路線，並設計蜂鳴器警報，降低學生恐慌與推擠風險。在避難追蹤方面，系統匯入地震級數，提供即時警示預估逃生時間，提供逃或躲的疏散意見，並對外援助與給予使用者關懷。最後，系統根據節點、邊、人流速度、壅塞回饋的即時數據等因素進行權重計算，達到聰明疏散的目標。

我們研究的是如何實現未來電動車需求的綠能充電停車場的可行性探究，旨在改變電動車充電方式並結合綠色能源。經實驗量測結果得知，無線充電裝置在感應電勢較強的情況下可直接透過調整線圈的感應距離獲取所需的電壓，因此未來可應用在不同電動車的充電，為不同電壓需求的電動車提供所需電能。另外，在穩定供應電力需求方面，我們藉由並聯多片太陽能電池板增加發電量，並搭配良好的儲能蓄電裝置可提昇太陽綠能的供電效益，可以更穩定的提供給多台電動車同時進行充電。實驗也發現，透過偵測模組感應線圈上的電流變化可同時感知停車格使用數量。因此，我們的研究作為將來結合綠色能源與電動車無線充電技術設計的未來綠能停車場有顯著地證明得以實現。

本研究希望開發一套AI植物診療輔助系統。利用AI辨識植物生長曲線，適時補充所需營養。Micro:Bit監控生長環境，建立雲端資料庫。實驗發現： 一、使用過濾海綿、光照9小時、營養液濃度控制在pH值5.5到6.5、EC值（導電度）800至2000μs／cm的「植物生長環境」比「一般種植」的空心菜平均高度增加7.88公分，莖也更粗壯。 二、當植株出現病徵，如缺氮的葉面黃化，再以「AI植物診療輔助系統」種植，新葉能逐漸回復健康狀態。 本研究不僅幫助家庭簡易取得新鮮蔬菜，若推廣在科技農業，能有效減少人力成本，增加作物生長效能，邁向SDGs目標2消除營養不良與永續農業的美好願景。

台南左鎮菜寮溪和玉井曾文溪邊過去幾十年不斷有鯊魚牙齒化石出土，例如：大白鯊、虎鯊、公牛鯊、甚至還有已滅絕的史前最巨大鯊魚巨齒鯊的牙齒化石（生存於2,300萬至260萬年前），民眾採集到一時很興奮，但沒有專家一旁協助辨識鯊魚牙齒化石的種類，卻仍舊很苦惱！因此我們嘗試設計全國第一款有效易用的鯊魚牙齒化石分類手機 App，幫助民眾使用身邊的手機就可以快速辨別鯊魚牙齒的種類！本研究開發的 App 在博物館以及野外實測時可以有效地辨識七種鯊魚牙齒化石，並提供相關資訊和影片，具有實用性，以及「鯊魚小博士」二元樹互動學習的功能，讓使用者可以更有趣地學習鯊魚的知識，深具教育意義，並且在實驗室實測完整及破碎化石可達到92%和88%的正確率。

為尋找兼具「酥脆」與「軟韌」多層次口感的爆米花製作方法，我們自製了標準化脆裂度測試儀、觀察碎片飛行方向與距離的靶紙，並使用人工智慧技術與視覺化統計方法，來研製最佳的烹飪方法。實驗中歸納發現以450 度作為烹飪溫度時，若一口咬下爆米花所產生的碎片在口中飛行距離約1.7cm，碎片截面積大致是0.65 cm2、且碎片數量為八片左右，則可獲得較酥脆的口感。反之，若一口咬下的碎片大於原始面積的25%且在口中飛行約1.2cm，則能獲得較軟韌的口感。而在這烹飪手法下放置三分鐘再食用，則更能獲得層次豐富、酥脆軟韌交會的口感。實驗中我們還發現了能將「脆」與「韌」的統計差異性視覺化的「體積飛行球」工具，它能幫助我們直接「觀察」到何謂好吃的爆米花！

練習打羽球時，撿球這個過程不僅消耗體力，還會浪費許多時間。為了解決這個問題，我們著手製作一臺能夠自動撿球的裝置。第一代裝置利用皮帶輪將羽球彈至集球箱內，並用藍芽搖控車體移動。第二代裝置利用Teachable Machine與 Pixetto鏡頭進行影像辨識，並撰寫程式控制車體移動至羽球位置。為了避免羽毛球撞擊鏡頭，第三代裝置將撿球機構改為輸送帶，使其更穩定地進入集球箱內。但是束線帶長期使用容易變形，為了提高撿球的成功率，第四代裝置再次改變了撿球機構，結合第一代與第三代的想法，利用齒輪將羽球轉入裝置後由鍊條運到後方由日內瓦機構做成的集球裝置內。過程中利用了機構與結構原理設計車體，以及影像辨識的訓練與程式設計，做出了可以自動化撿球的裝置。

當全球受極端氣候影響之際，大家都得面臨各種面向的衝擊。我們所在縣市的農田灌溉水源主要取自濁水溪、清水溪，根據行政院農業委員會-農田水利署網站提供的資料，全縣並開鑿地下水井約459口，平均每年用水量約15億立方公尺，其中取自地下水約2億立方公尺。 我們發現學校附近農田，是屬於灌溉渠道的末端，所以，在枯水期時，會大量地抽取地下水來使用如此恐會導致地層下陷的情況發生。本作品將探討農業使用地下水灌溉所面臨的問題，並提出以科技為基礎的解決策略。改善農業抽取地下水，而導致地層下陷的問題以確保農業與環境間的永續發展。