生活與應用科學科(一)科

為降低車禍發生率並改善行人穿越馬路的安全問題，我們設計出結合人工智慧影像辨識技術的「禮讓行人號誌燈」系統。透過Pixel:Bit開發板的攝像鏡頭進行行人偵測，系統能有效辨識人類與其他物體的差異，當偵測到行人經過斑馬線時，上方的黑色螢幕會亮起警示燈，同時地面斑馬線也會發出燈光提醒，讓駕駛提前注意，主動減速禮讓行人。我們先透過測試不同距離的偵測條件，建立模型，接著模擬實際馬路情境，進一步優化設計。本研究除實作硬體裝置外，也結合AI協作程式，實現完整功能的原型系統，期望能應用於未來智慧交通建設中，提升用路人安全與行人通行品質，讓人工智慧A Eye禮讓行人號誌燈守護你我安全，讓「行人地獄』的惡名不再有！

本研究針對2024年花蓮地震後災難現場人員管控問題，開發「AI災後現場守護通」系統。研究動機源於觀察到非救災人員擅闖管制區域，危及自身，更影響救援效率。本系統採用Google Gemini API進行影像辨識，透過Arduino開發板整合攝影模組，即時辨識救災人員與非救災人員，並透過LINE BOT發送通知。 研究分兩代系統開發：第一代使用NMK99開發板，日間準確率達86.7%，但夜間僅64.4%；第二代改用AMB82mini開發板，增強夜視功能與離線警報（LED燈+蜂鳴器），日間準確率提升至94.4%，夜間達85.6%，整體平均90.0%，反應時間在3秒內。 本研究創新結合AI視覺辨識與物聯網技術，建立零訓練即可部署的災後管理系統，不僅適用於地震，亦可延伸至其他災難場景，為災難管理提供科技解決方案。

我們發現學校附近上下學時間車輛很多，造成空氣污染。為了解決這個問題，我們設計了一套「遊戲化學習系統」，鼓勵同學用走路來上學。我們利用Micro:bit和NFC技術來記錄每天的步數，再把步數變成遊戲裡的攻擊力，讓同學打怪升級、比賽得分。這樣不但好玩，還能減少二氧化碳的排放。研究發現，三天內大家一起走了超過八萬五千步，總共減少了大約68公斤的碳排放。問卷調查也顯示，大部分同學願意為了保護地球多走路，對這個遊戲系統也很感興趣。這個計畫成功讓大家更有動力走路上學，也學到了環保知識，還能當作其他學校的參考。

現今運輸與物流系統消耗大量能源，造成高碳排放。本研究開發創新磁浮動力輪，旨在降低能源消耗並提升運行效率。研究結合三大核心技術： (1) Bedini馬達電能回收，延長續航力； (2) 慣性滾珠旋轉能，減少電力消耗，提升效率； (3) 側邊磁浮導引系統，減少摩擦，提升行駛平穩性。 實驗顯示，Bedini馬達能有效回收電能，慣性滾珠使行駛距離提升31%、側邊磁浮導引讓滑動阻力下降16%，且能減少晃動，提高穩定性。本設計具模組化與延展性，未來可應用於智慧物流、無人工廠與綠色交通系統，是具前瞻性的節能推進技術。