影像辨識

繼Azure以及AWS之後，IBM也開源內部自動化標註影像物件工具，協助用戶加速開發影像辨識的機器學習模型

空中巴士以安裝在飛機上的影像辨識系統，自動操作飛機起飛，未來還要讓飛機自動滑行與降落

稻米結穗期遇上颱風造成農損，可依災情區域來申請補助，但過去鄉鎮大小（約3,000-5,000公頃）的災損面積，就算用無人機也要花上7天勘災，中興大學開發了一套新的無人機農損即時辨識AI，不僅辨識率精準達9成，同樣災損面積的辨識時間，也從7天縮短到1天，不用等到稻米泡爛，等一天就能搶收成。

中科臺中園區汙水處理廠利用深度學習打造汙水調節系統，利用MLP和DBN兩種類神經網路來預測進水的酸鹼值，再自動開關節整池中的加酸或加鹼馬達，不僅比過去舊有的自動控制系統更精準，還能提早15分鐘預告水質異常

用戶只要準備數百張圖像訓練資料，就能利用Rekognition自定義標籤功能，訓練出自定義圖像辨識模型

AI影像辨識可望應用在河川巡防工作上！水利署第四河川局局長李友平提出了河川管理智慧監控解決方案，要用影像辨識技術結合監視器、Line Bot、無人機，來取締傾倒垃圾、廢水、盜採砂石的車輛，未來技術產品化後，更要從水利署開始推廣，再一步步推廣到林務、海巡單位，讓巡防工作更有效率。

全臺最大的單一火龍果園採用清大AIoT技術來打造精準農業，利用各式環境微型感測器來把關農作物狀態及人員動態，還用無人機空拍火龍果花朵照片，利用AI來計算花朵數量，進行果實產量預測。

用一般外觀辨識模型，來分辨監視畫面中可攜式物件的種類，因為物件體積小、解析度相對較低、又可能被遮蔽，目前仍為一大挑戰。不過，NEC研究出一種基於人體部位與攜帶物件的相對位置，來辨識物體種類的方法，準確率比用Faster R-CNN所訓練的模型平均高6%。