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113年實戰議題：運用生成式人工智慧以文字搜尋影像
編輯群2024-10-23
產業別：人工智慧應用服務產業
產業痛點：
- 現行調閱影像時，往往需要靠人工逐幀檢視才能找出特定物體或人物，尤其在大量影像中，若需在特定時間段尋找線索，會耗費大量時間與人力，影響工作效率，也增加了檢視過程中的疲勞與誤判風險。即使借助網路資源進行影像調整，有些影像模糊或低解析度，仍難以清晰檢視。此時需要依賴使用者經驗進行調整，對沒有專業經驗者來說，難以有效整合資源，增加辨識困難度。
導入AI效益：
- 偵查人員可以在大量閉路電視及其他影像資料中，迅速找到與案件相關的關鍵影像，而無需依賴傳統的手動篩選方式。系統會根據偵查人員輸入的文字描述，如時間、地點或人物特徵等，從影像資料中篩選出符合條件的畫面。這不僅縮短了偵查人員手動檢視的時間，還大幅提升了篩查效率，讓案件調查的速度明顯加快。
- 透過減少重複且耗時的工作，偵查人員能將更多精力專注於高價值的分析與推理，以及案件查緝上。例如，系統能快速過濾掉無關的影像，將重點集中於可能涉及案件的重要畫面，讓偵查人員在短時間內掌握關鍵證據，進而加速案件的偵破過程。
常見AI技術：
- 卷積神經網路，架構如：Mask R-CNN、SSD、YOLO。