AI 輔助評估
摘要
以穿山甲為對象,整合路殺、1999陳情與交通事故開放資料,用迴歸模型預測動物車禍高風險路段,介接CMS可變標誌並開發光熱感應LED警示器。
實質空洞
否
— 資料、場域具體
卡詞
否
治理樣板
否
既有作品
路殺社為農業部長期科技計畫,熱點分析與導航示警(2019 APP、2021 Garmin)早已上線;AI預測、CMS介接、LED感應器屬新增。
類似前案(有沒有別人做過)
台3線石虎路殺預警系統(2019,AI辨識+可變標誌示警)及國外紅外線感應閃燈動物偵測系統已存在;本案為整合改良而非全新。
性別影響
幾乎不涉性別;未分析夜間機車族等受害者性別差異,團隊性別組成亦未說明。
DEI
1999陳情與報案資料偏重都會,偏鄉與原鄉路段易被低估;LED閃爍對光敏感者與周邊居民、夜行動物的干擾未評估。
STS·社會影響
3千件與50至100萬件數據落差極大、8至64億損失估算粗略卻當效益依據;CMS介接與AVC欄位皆需公路局、警政署配合,尚未取得;自稱全原創卻大量引用他方統計。
AI 使用
所謂AI實為KDE與迴歸,街景影像辨識模型的訓練資料與驗證方法未述;穿山甲點位稀疏,預測準確度存疑;ChatGPT僅用於程式碼檢查。
資安隱私
1999陳情與事故資料含經緯度日期,可回推個案;穿山甲精確熱點公開恐助長盜獵;Google街景API授權限制模型訓練與再散布;CMS介接的資安責任未說明。
初審
| 總分 | 可行性 | 社會影響力 | 創新性 | 提案團隊多元性 | 資料治理思維 |
|---|---|---|---|---|---|
| 6.06 | 5 | 7 | 7 | 4 | 6 |
評語
(無)
筆記
將路殺社的工作,由事後紀錄改為事前預測。目前車禍沒有記錄動物事件欄位。
初審會議筆記
(無)
工作坊
筆記
穿山甲路殺路段預測
穿山甲、麝香貓、石蟹檬、白鼻心
目前交通事故,沒有相關欄位,想增加第一欄,有一部分是行政命令調整
落地於新北東北角
目前是用路殺社,透過新北1999去協調多一欄
ArcGIS
不會是線上平台
會有另外一個資料平台
高風險路段資料,提供給導航公司做預警。Garmin、導航王、和泰,已經在執行
熱點去套疊CMS可辨識標誌,熱點附近若有CMS,API給交管中心,已簽MOU
跟實驗高中合作,可精準感測警示燈,使用微波感測,光線感應,希望這個月底開發完成,在11/12月上路測試
車速、車流量資料不齊全,難以作為分析因子
順利找到警示燈開發,廠商開模大量製作
未來API自動化
決審
| 總分 | 可行性 | 社會影響力 | 創新性 | 實作進程驗證 |
|---|---|---|---|---|
| (無) | (無) | (無) | (無) | (無) |
入選
否
評語
(無)
筆記
(無)
同主題提案(主題 11:道路交通與號誌)
壹、隊名及題目
一、隊名
鯪鯉共好
二、題目
鯪鯉共好,平安回家
三、提案對應之徵件構面
永續轉型
四、團隊要解決的問題?
警政署「傷亡道路交通事故資料」顯示,動物竄出造成的重大車禍每年約3,000件,粗估直接經濟損失每年8至64億元,這仍是嚴重低估的數字,因為非重大傷亡的動物交通事故經常未報警處理。根據生多所每年道路抽樣調查估算,會威脅到交通安全的中大型哺乳類碰撞事故,每年約50萬至100萬件,已是不容忽視。過往改善策略是以既有路殺資料熱點分析後,再依道路現況設置警示牌或圍籬等方式改善,實為亡羊補牢之計。較佳的方式應是「事先預防」。「事先預防」有兩大痛點需解決,1.可用資料不足,故本提案將跨出單純的生態保育,納入「1999市民陳情案件」以及「交通事故統計資料」中有關動物衝突事件,以提升AI預測動物交通事故高風險路段的準確度;2.靜態警示牌成效不佳、施作動物通道不易,本案將盤點全國CMS可變標誌並以API介接,即時對用路人發出示警,並開發「光熱感應LED太陽能警示器」,設於動動物出沒熱區,降低交通意外發生機率。
五、本提案是否屬於尚未進行、且尚未成立標案、未申請政府相關預算之計畫,階段性計畫亦同
否;本計畫為已在進行中之計畫,但本次提案非原計畫之內容。
六、前題若選否,請敘明招標機關、計畫名稱、計畫工作內容與本次精進內容
農業部生物多樣性研究所科技計畫,計畫名稱:「臺灣動物路死觀察網公民科學」。該項計畫著重於公民科學資料蒐集方法學建立。歷年已建立3種不同資料蒐集模式,包含機會型資料、系統化科學取樣同步調查以及社區型專案調查,用以長期監控我國路死動物現況、季節變化、受脅物種及推估每年路死總數量變化趨勢。將資料分析成果主動提供各級道路管轄單位,做為路殺改善或相關友善設施施做依據。
本次精進內容:盤點「1999市民陳情」案件及「全國交通事故開放資料」中有關動物之案件,結合「臺灣生物多樣性網絡」穿山甲(鯪鯉)出沒時空資料為應變數,納入Google街景影像、氣象署微氣候網格資料、土地利用型態、道路圖層、公路速限、車流量等開放資料做為參數,「模擬預測」穿山甲出沒熱點和交通事故高風險路段,將預警資訊API介接全國公路CMS可變標誌,並與民間企業研發低成本「光熱感應LED太陽能警示器」,適時適地顯示預警資訊,提升交通安全。
貳、聯絡人資訊
聯絡人姓名
林德恩
聯絡人電話
049-2761331#566
電子信箱(Email)
mmskink@gmail.com
參、提案內容說明
一、可行性
(一)已有隊員人數(含聯絡人)
10
(二)團隊成員及任務分工?
(三)參賽隊員中是否有「歷屆獲獎團隊或初審入選者」?
是, 2024年獲獎圑隊-寧靜追蹤師Quiet Tracker(隊員鍾明光)
(四)參賽隊員中是否有其他之獲獎證明?
是, 2019第1屆國家農業科學獎「卓越紮根獎」-農業部
(五)請說明您的提案「已使用」哪些相關資料?
政府開放資料:臺灣生物多樣性網絡(TBN),野生動物出沒時空點位資料
政府開放資料:臺灣動物路死觀察網(TaiRON),動物路死時空點位資料
政府開放資料:中央氣象署面化氣候網格資料(TaiSA),網格化氣候資料圖層
政府開放資料:內政部土地利用型態資料圖層
政府開放資料:交通部全國路網圖層、省道速限、省道車流量統計
自備資料:將使用來自Street View Static API服務所提供的Google街景以及 Mapillary、 Panoramax 等自願性專案採集之街景影像
(六)請說明您的提案「後續驗證期間」預計使用哪些相關資料?
政府開放資料:各縣市1999市民陳情開放資料、日期、陳情案件類型、地點經緯度、動物種類
政府開放資料:110至114年交通事故資料、日期、經緯度、肇事原因
自備資料:
(七)除了上述資料外,是否有需要哪些機關的未開放資料?
否,沒有其他機關的未開放資料需求
(八)針對上述(欄位(五~七))之資料預計應用方式?
本提案以臺灣生物多樣性網路活體穿山甲時空資料,納入中央氣象署微氣候網格資料、土地利用型態等多項已開放資料做為參數,先以AI模擬預測分布熱區,再以動物路死時空點位資料為基礎,結合各縣市1999市民陳情案件以及交通部全國交通事故資料庫,利用Google街景影像、公路圖層、速限、車流量等參數,歸納容易發生動物交通事故的道路類型與路段,最後再以AI交叉分析上述兩項成果並模擬預測指認穿山甲等中大型保育類動物交通事故高風險路段,將預測資訊以API自動介接全國公路CMS可辨識標誌,在動物出沒高峰季節,適時適地顯示預警資訊,提醒用路人小心行車。驗證成功後再將上述模式套用至其他保育類動物如石虎、領角鴞或中大型哺乳類如台灣獼猴、白鼻心等動物。
(九)請說明提案預計實證及落地場域為何,如在中央或地方機關、產業或NPO/NGO等,如何導入公共服務運作?
實證及落地場域分3層,1.導航產品預警提醒:每年定期更新動物百大路殺熱點路段圖層,主動提供Garmin等導航軟體公司,於用路人行經路殺熱點路段時,適時提出語音提醒小心動物出沒。2.介接公路CMS適地提醒:將AI預測模型推論而得的動物路殺高風險路段及出沒高峰資訊,依交通號誌規範格式以API介接全國公路CMS可變式標誌,適時適地提醒行經該熱點路段的用路人:小心動物出沒!3.光熱感應精準警示:開發低成本結合紅外線及光線感測器之LDE太陽能警示裝置,可輕易安裝於「回復型防撞桿」或路側鈕澤西護欄上,於重要動物出沒熱點路段每隔3~5公尺裝設1件,每組3~5件以上的方式,當紅外線感測器感知有溫血動物出沒在附近,且光線感測器感知有車輛大燈照射時,觸發LED警示指閃礫,藉由此種「動態警示」方式,提升用路人注意力,降低動物交通事故發生機率。第一年以新北市管轄道路為落地驗證場域(與農業局動物保護防疫處合作)。
(十)請說明提案實作期程規劃 (入選後至決審期間)?
1.入選後立即洽詢廠商或自行開發可安裝於「黃白色回復型導桿」或「紐澤西鋼板護欄」上方之「光熱感測LED閃礫警示裝置」。蒐集所有可用和需要資料並爬梳整理。
2.10月中前完成所有資料交叉分析和AI模擬預測,產出穿山甲出沒且易發生交通事故高風險路段模式預測圖,
3.於10月底完成與公路局及新北市政府CMS可變式標誌介接方式合作討論,
4.11月中於新北市穿山甲經常出沒且交通事故高風險路段,擇定至少1處(最多3處)裝設「光熱感測LED閃礫警示裝置」並測試成效。
二、社會影響力
(一)請說明您的具體解決方案?
動物交通事故不只是保育議題,同時也會威脅用路人的行車安全,特別是臺灣廣大的機車族,且事先防範勝於事後補救。「動物交通事故事先防範」有兩大瓶頸需突破,1.為現有可用資料不足,故本提案將跨域整合「生態保育資料庫」、「1999市民陳情資料」以及「交通事故資料集」等現有開放資料,善用Google即時街景影像交叉分析,歸納動物車禍好發條件,AI模擬預測指認動物出沒熱點及動物交通事故高風險路段;另擬推動於現有「道路交通事故調查表」A1,A2,A3之外,再新增一欄AVC,專門註記是否為「動物交通事故案件」(細分野生動物、寵物及畜產動物3類),以將此類事件正式納入交通安全統計。2.傳統動物警示牌成效不佳、動物通道施作困難,為此本提案擬盤點全國CMS可變標誌資料並介接預警資訊,即時對用路人發出示警,並與民間企業合作研發「光熱感應LED太陽能警示器」,裝設於動物出沒熱區,精準感應且適時適地對用路人提出示警。
(二)提案是否回應公民許願池 ?
是
(三)前題若選是,請點選回應之願望名稱
7/28安心社會「希望危險路口在事故發生前就被改善」
8/19永續轉型「自然生態監測」
8/19安心社會「智慧交通與行人安全」
(四)請說明您認為本次提案內容可帶來的影響與效益?
1. 經濟損失的大幅減輕: 依數據推算,台灣每年因動物交通事故引發的直接經濟損失(包含車損、保險理賠、駕駛救傷醫療等)高達8億至64 億新台幣。再者,每一動物救傷的醫藥成本至少需 6 萬元以上,以每年救傷動物約5千至2萬隻,還需耗費3至12億以上。透過 AI 預警降低動物車禍事故發生率,即可為國家和人民節省巨額公帑,也能降低民眾車損和生命威脅。
2. 「自然資本(Natural Capital)」之護持: 穿山甲等各類野生動物為自然環境不可或缺的一環,其族群穩定直接關乎森林、土壤健康、農業與生物多樣性價值,本提案將有效守護這筆難以估量的國家自然資產。
3. 全社會防衛韌性之體現: 透過跨部會數據共享(警政、交通、環境、公衛),建立一套面對生物安全威脅時的即時應變體系,強化國家整體的治理韌性。
(五)請說明本提案是否具備可複製性及擴散性?
可複製套用於其他動物:本提案以穿山甲(鯪鯉)為AI模擬預測首要開發對象,成功運作後,可將模型調整參數後套用至其他中大型哺乳類、保育類動物、季節性大量出沒之野生動物,且能適用於所有不同等級道路,無論中央主管或地方等級道路都能納入預警範圍,具有極高擴散性!
可擴散應用於行人穿越道:擬開發之「光熱感測LED閃礫警示裝置」除了可應用於動物交通事故的減緩外,也有極高潛力可裝置於路口行人穿越道旁,當有行人停留於行穿線兩端啟始點等待過馬路時,「光熱感測LED閃礫警示裝置」感應到有行人在感測範圍內,且光線低於一定照度下(晨昏及夜間),警示裝置的LED閃礫自動開啟,提醒駕駛人有行人站在路側準備過馬路,待行人離開感測範圍後,警示燈持續閃礫5秒(或一定秒數)後自動停止。
三、創新性
(一)請說明本次提案內容跨領域合作或服務與技術之創新程度
本提案首次整合農業部現有之「野生動物及路殺資料庫」、各縣市政府「1999市民陳情資料」以及「傷亡道路交通事故資料」等開放資料中所有有關動物衝突事件,跨出生態保育、反應市民輿情並兼顧提升交通安全,由過往只根據已發生的動物路殺熱點事後補救模式,進階為動物交通事故可能發生前就先提出示警。本提案將以AI模擬預測動物經常出沒區域並指認動物交通事故高風險路段,於穿山甲、石虎等中大型哺乳動物頻繁出沒時段,以API自動介接全國CMS可變式標誌,對行經動物交通事故高風險路段的車輛提出示警,降低動物交通事故發生機率。在沒有CMS可變式標誌可自動介接示警的路段,則廣泛架設本案擬開發之「光熱感應太陽能LED警示裝置」,精準感應風險,適時適地對駕駛人提出示警,這項產品同時也可適用於行穿線兩端,只要有行人站立警示器旁被感應到,就能觸發警示器閃礫,讓駕駛人注意到有行人即將過馬路,進而剎停車輛並禮讓行人。
(二)請說明提案預計使用之工具或平台?
本提案將以 ArcGIS Pro 或 QGIS 建立空間分析與地圖展示,搭配R程式語言整合 TaiRON、TBN、TaiSA、TCCIP、土地利用圖資、道路網與車流量及速限等多源開放資料,進行資料標準化、空間疊合、熱點分析(Kernel Density Estimation, KDE)及風險圖資建置。亦使用Python程式與言與影像辨識模型,分析街景影像以取街景特徵,納入模型分析使用。另使用R程式語言,建立資料處理流程,進行統計分析、機器學習及迴歸模型,推估穿山甲等目標物種於不同氣候及環境條件下之道路出沒機率與路殺風險。後續再將模式套用至更多保育類、中大型哺乳類及季節性短時間大量出沒物種之模擬預測。執行本提案所蒐集產製的研究資料集若屬可公開者,將於整理後於研究資料寄存所 (depositar) 發布保存,開放給公眾為後續研究之用。
(三)是否有使用AI工具?
是
(四)前題若選是,請詳實說明提案階段使用 AI 工具之名稱、使用功能及目的與範圍
1.迴歸模型(Regression Models),使用於現有動物出沒時空資料,與氣象、土地利用、車流量、道路速限、Google街景影像等資料交叉分析,找出關聯規律,推論預測標得物種被路殺高風險路段、大量出沒時間等,事先發出預警防範。
2.ChatGPT用於影像辨識模型的修改與測試階段中相關程式碼多重檢查,以協助完成模型微調與訓練,降低大量程式修改所造成的模型辨識錯誤風險。
四、團隊輔導需求調查
(一)若入圍初選,期待主辦單位提供之協助?
協助跨機關資料取得
協助跨機關溝通合作(非資料面)
(二)若入圍初選,是否需要算力平台或雲端協力業者資源?
否
(三)前題若選是,請說明需要何種算力平台(係指數位發展部數位產業署-數位產業跨域軟體基盤暨數位服務躍升計畫)或雲端協力業者(GCP或AWS或Azure或國網中心)之資源及預計應用內容
五、參考文獻或資料引用來源說明
(一)提案內容是否全為原創內容,或有部分引用相關資料來源?
是,全為原創內容無引用。
(二)前題若選否,請說明本提案中所引用之資料來源及其應用環節,建議以條列方式簡述。
團隊成員
| 單位類型 | 姓名 | 單位與職稱 | 工作項目 |
|---|---|---|---|
| 政府機關-中央(院、部會等) | 林德恩 | 農業部生物多樣性研究所副研究員 | 主要提案單位 |
| 政府機關-中央(院、部會等) | 陳宛均 | 農業部生物多樣性研究所副研究員 | 主要提案單位 |
| 政府機關-中央(院、部會等) | 呂立中 | 農業部生物多樣性研究所助理研究員 | 主要提案單位 |
| 學校 | 鍾明光 | 臺中教育大學區域與社會發展學系助理教授 | 次要(合作)提案單位 |
| 政府機關-中央(院、部會等) | 蔡富安 | 農業部生物多樣性研究所研究助理 | 主要提案單位 |
| 政府機關-中央(院、部會等) | 張安瑜 | 農業部生物多樣性研究所研究助理 | 主要提案單位 |
| 政府機關-中央(院、部會等) | 宋正心 | 農業部生物多樣性研究所研究助理 | 主要提案單位 |
| 政府機關-地方 | 楊淑芳 | 新北市政府農業局動物保護防疫處處長 | 落地/實驗場域單位(確定合作) |
| 研究機構、國營企業、醫院 | 蔡宜倫 | 中央研究院資訊科學研究所碩士研究生 | 技術/資源協助 |
| 研究機構、國營企業、醫院 | 莊庭瑞 | 中央研究院資訊科學研究所副研究員 | 技術/資源協助 |
資料需求
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