台灣參與人工智慧跨國研究取得重大突破！中央研究院 2 日表示，台灣與俄羅斯學者共同研究開發的物件偵測演算法（YOLOv4），是目前最快的影像辨識技術，已運用於桃園、新竹交通車流解決方案，為台灣智慧城市往前邁出一大步。
中央研究院 2 日指出，由資訊科學研究所特聘研究員廖弘源、博士後研究員王建堯與俄羅斯開發者博科夫斯基（Alexey Bochkovskiy）共同研發出目前世界上最快最準的物件偵測演算法（YOLOv4），平均正確率達 43.5%，比前一代（YOLOv3）提高 10%，更超越其他種影像辨識技術。
中研院指出，YOLOv4 是一種利用人工智慧執行即時物件偵測（Object Detection）的技術，能偵測物件、追蹤及判斷，可應用於交通車流計算、自駕車研發、工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、五官定位等。
廖弘源表示，台灣已運用 YOLOv4 技術開發的智慧車流分析系統，目前已佈設於桃園、新竹等地，在每個路口就能即時偵測車輛、停等車列及車速。
王建堯進一步指出，相較於傳統的偵測及分析，此技術將能立即改善用路狀況。他說：「我們現在這系統是直接在每個路口，它一收到資料、馬上做完分析就回饋，所以它是可以直接影響正在塞車的這些人，可以改善現在的狀況，而不是未來的狀況。」
中研院也提到，全世界已有許多研發單位以此為基礎，發展相關的系統或產品。例如在 COVID-19 防疫期間，可結合 YOLO 辨識物件的功能，用來偵測未戴口罩者，或是計算人們有無保持社交距離等，應用在許多產業和產品上。
