弘光科技大學 公關室電子報

資工系學生專題利用樹莓派設計一個「進階雲端智能物品圖像辨識系統」，結合相機模組與喇叭，以語音導引方式，將架設在定點的相機模組，以紅外線人體感測器啟動，拍下要辨識的物品，再透過無線網路，將該物品圖像上傳到Google Cloud Vision API辨識資料庫，再將回傳的物品辨識結果，進行英漢翻譯及發音，即能聽取並了解物品圖像資訊。讓家中兒童能在無家長陪同情況下，即可反覆練習，大幅提升自我學習成效，其記憶也將更加深刻。

學生發想概念來自現今網路、教學素材普及化，使用者越來越多，但便利性卻不足。因為即便傳統圖卡上有圖卡說明，但不見得每位兒童都能輕鬆辨識，例如：家中的傳統圖卡無法自動發出聲音告知你它是什麼。這類圖卡都須家長陪同教學，才有辦法知道它是什麼、怎麼念，但家長不是隨時都有時間，在兒童需要解惑時，通常無法得到學習上的幫助，不但無便利性，也無法更有效的學習。

這個系統運作流程，先利用樹莓派攝影機(Raspberry Pi Camera)做為系統的取像裝置，取得物體影像，而後傳遞影像置雲端，以Google Vision API進行物體影像辨識，若辨識成功，則將辨識結果文字傳回樹莓派，再進行文字語言轉換，然後進行文字轉標的語音，而後以樹莓派進行語音撥放，由藍牙喇叭輸出語音。若物體影像辨識失敗，則將其此物體影像之特徵及人為辨識之正確結果，存入訓練影像之特徵資料庫中，在訓練階段取得由亂數隨機選出且不重複的影像樣本，再透過一連串的演算法計算其特徵向量(Feature Vector)，接著將此特徵採用支持向量機來計算出其決策函數(Decision Function)。