人工智慧與交通大數據演講

  • 2020-03-05
  • Ruling Digital
人工智慧與交通大數據演講

講者簡歷:
陳志華博士(Chi-Hua Chen)在福州大學數學與計算器科學學院擔任教授,並獲得閩江學者、旗山學者稱號。陳博士畢業於國立交通大學,2014年-2018年期間在中華電信研究院擔任研究員,以及在國立清華大學、國立交通大學、國立臺北大學兼任教師,主要研發物聯網、大資料、人工智慧、深度學習、行動網路、智慧交通等前瞻技術和產品開發。陳博士目前於海內外共發表近200篇期刊論文、會議論文,成果主要刊登於Science、IEEE Internet of Things Journal、IEEE Access等權威期刊,並己獲得授權專利50件。陳博士目前擔任多本SCI期刊客座主編,包含Symmetry、ISPRS International Journal of Geo-Information、Mathematical Problems in Engineering、Agronomy等。陳博士的研究領域主要包含物聯網、大資料、人工智慧、深度學習、行動網路、智慧交通。


演講摘要:
演講內容為分享人工智慧、物聯網與智慧交通之結合研究與應用。演講議題為
(1) 基於博弈論的最低油耗路線規劃:
透過賽局理論(Game Theory)預測交通資訊,進而瞭解每個路段的車速和旅行時間,並藉此計算其最低油耗的路徑規劃,以提供使用者路由決策參考。
(2) 基於資料特徵提取和聚類的旅行時間預測方法:
透過資料分群(Data Clustering)的方法分析資料後,再運用聚類基礎的線性回歸(Clustering-based Linear Regression, CLR)來預測旅行時間並提升預測的正確率,
以供路人做決策時的參考依據。
(3) 基於輪廓強化的遷移學習C方法:
透過輪廓強化方法萃取輪廓特徵後,運用遷移學習方法(Transfer Learning)進行影像分類,以解決卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN)中可能發生
的「梯度消失」問題,進而應用於船艦載具的識別之上,以提升其正確率。