【榮譽】恭賀！陳思翰老師指導高敬、徐兆澤、林侑緣同學，參加「2026全國工業工程與管理大學生專題論文與技術報告競賽-技術報告組」，榮獲佳作
最後更新日期 :
2026-07-03
參加競賽名稱：2026全國工業工程與管理大學生專題論文與技術報告競賽-技術報告組
參加競賽時間：2026/7/3
獲得獎項：佳作
題目：無塵室黃光區人員異常倒臥之環景監測系統
同學姓名：高敬、徐兆澤、林侑緣
指導教授：陳思翰
作品/競賽簡介：本研究提出三階段協作系統：第一階段進行影像前處理降低黃光影響；第二階段採用YOLO物件偵測進行快速篩選，定位疑似跌倒影格；第三階段引入視覺語言模型(VLM)進行深度語義分析，區分真假跌倒，避免誤判。
This study proposes a three-stage collaborative system. In the first stage, a series of image-preprocessing method is used to reduce the effect of yellow light. In the second stage, YOLO object detection is used for rapid screening to locate frames suspected of falls. In the third stage, a Vision-Language Model (VLM) is introduced for in-depth semantic analysis to distinguish real falls from false ones, thereby reducing misclassification.
參加競賽時間：2026/7/3
獲得獎項：佳作
題目：無塵室黃光區人員異常倒臥之環景監測系統
同學姓名：高敬、徐兆澤、林侑緣
指導教授：陳思翰
作品/競賽簡介：本研究提出三階段協作系統：第一階段進行影像前處理降低黃光影響；第二階段採用YOLO物件偵測進行快速篩選，定位疑似跌倒影格；第三階段引入視覺語言模型(VLM)進行深度語義分析，區分真假跌倒，避免誤判。
This study proposes a three-stage collaborative system. In the first stage, a series of image-preprocessing method is used to reduce the effect of yellow light. In the second stage, YOLO object detection is used for rapid screening to locate frames suspected of falls. In the third stage, a Vision-Language Model (VLM) is introduced for in-depth semantic analysis to distinguish real falls from false ones, thereby reducing misclassification.
