成果展示

空間元素分析系統

你應該不會出現在天堂

近年來台灣從事農業人口高齡化與受到少子化影響，農業人力大幅短缺，且受限於台灣自然環境限制，農業生產成本偏高，比較難與國際競爭，必須調整產業結構及科技研發創新，走向精緻品牌行銷，強化產業之間的價值鏈結。 其中將農產品走向精緻品牌化所其中的幾大關鍵，包含前端部分：提高農產品生產技術、優化產品品質、穩定供應廠商貨源；中端部分：產後處理、採購盤商、冷鏈運送系統；後端部分：銷售通路，品牌外銷……等等。環環相扣的產業結構，每一步都是農業產業升級的重要因素。 根據農委會科技施政呼應聯合國永續發展目標，預計於2021～2024年持續將整合跨領域科技，同時鏈結2020年國家科學技術發展四大目標，強化研發至農業之價值鏈，將技術研發成果延展至國際市場，提升農業整體收益。其中「新農業創新推動方案 2.0」政策內，「病蟲害防治」與「推動智慧農業」為本團隊關注議題，藉由運用智慧科技，提升作物病蟲害整合性的防治技術，提升農業經營效能，穩定優質農產品產銷能力。 本團隊聚焦於務農經驗承接、病蟲害防治、果園管理的問題為主，與在地農民密切合作，結合老農經驗與青農實務整合，提高產能收成品質，合理安全用藥改善環境，優化整體栽培流程，吸引更多願意嘗試但缺乏經驗的青農加入這個產業，促進產業優良循環成長，從本質上解決農業勞動力老化、農業生產品質問題。

走出智在的路

現在要成發

因應疫情近幾年來的影響，人流分析能對防疫提供極大的幫助。我們提出了一個基於深度學習的人流分析系統，其使用 YOLOv5 和 StrongSORT with OSNet 來進行人群追蹤，再將其追蹤數據進行分析以繪製人群流向圖、聚集密度圖、人數統計圖和人流軌跡圖。其中人群流向圖能夠輕易辨別出畫面中的主要人流方向以及次要的、細微的人流方向，進而判別此區域當時是否有嚴重阻塞，或是當時人群偏好的移動方向。聚集密度圖可以明確顯示人群聚集的區塊，我們以藍黃漸層的方式突顯人群聚集區，並以紅點保留追蹤人像位置。人數統計圖可以知道「該區域中有幾個人」。人流軌跡圖能藉由圖中不斷累積的移動軌跡，能夠輕易辨別出畫面中人流的主要行經路線，並用於動線規劃，像是排隊方向、進出口路線。藉由此功能可以對該區域做出初步的控管。另外，市場上大部分的人流分析系統使用監視器視角做定點觀測，我們的產品可搭配無人機串流影像。透過無人機的機動性，可以使某些不方便架設攝影機或 是較大的場所能使用較少的成本進行偵測，並且搭配無人機的飛行高度也能自行決定要偵測的範圍。另外，我們針對人像追蹤加以訓練，使得在高空視野能準確偵測人像。相較於現今市面上的產品僅能計算人數，我們的系統多加入人流軌跡、人群流向和聚集密度圖功能，可以更清楚分析場地中的人流。我們還測試了能夠檢測最小物體(3 x 20)的像素大小，以及影片上的人數對我們用於檢測、追蹤和繪圖的時間的影響。對於 100 人以上的人群，檢測、追蹤、繪圖時間不超過3秒，可以快速呈現結果。

使用CNN對環口牙片多病徵判斷

恭請陳博牙仙!降肉!

隨著醫療技術不斷進步，精準醫療逐漸受到重視。其中做為主流的AI輔助系統在腫瘤、腦及心臟等醫學領域，輔助醫生進行初步影像標註、簡化疾病判斷等繁複的工作。近年來，環口牙片已廣泛應用於醫學牙科影像，用以協助牙醫進行專業診斷，卻依然使用人眼進行分析，不僅效率欠佳，也花費不少人力資源。有鑑於此，本研究與桃園林口長庚紀念醫院的牙醫師合作，透過長庚醫院提供環口牙片的臨床資源，共同完成醫學、電子的跨領域合作。計畫開發出一款運用程式進行自動分類牙齒種類的技術，找出最有可能的牙齒種類。在計畫執行上，首先透過影像濾波器與灰階變換，將環口牙片處理成二值化影像，找出最適合的裁切點進行裁切。在得到單顆牙影像後，將裁切出的牙齒進行分類與建立資料庫。資料庫包含植體、殘根、根管治療與其他牙，透過遷移學習，訓練五種不同的CNN模型去判斷四種病徵，並與醫院提供之數據相比，探討訓練模型的準確率。本研究結果希望能夠實際應用於醫院或者牙科診所中，將繁瑣耗時的病徵判斷交予程式處理，加上電腦的即時性，快速呈現準確的判斷結果。如此不但可以減少牙醫師的負擔與診療時間，還能強化現有醫療設備功能，提升醫療服務的效率、品質，為牙科盡一份心力。

分析步態預測三種平衡量表分數

CPE全隊

隨著醫療的進步，人們也越來越長壽，老年人口的比例也將越來越多。世界衛生組織2021年所提出的老齡化與健康研究顯示，預估在2015年至2050年間，全球60歲以上老年人口比例將從12%增加到22%，老年人口總數將達到21億人，由此可知人口老化的速度非常快。而隨著年齡的增長，老年人步行不平衡的問題也越來越常見，嚴重影響了老年人獨立生活的能力且會增加老年人跌倒導致受傷的風險。老年人一旦發生跌倒意外受傷，將迫使親友照顧，或是住進安養中心進行長期護理，進而增加醫療上的負擔。所以定期評估老年人的平衡能力非常重要。 評估平衡能力的方式主要以平衡量表進行評估，但傳統評估平衡能力的成本過高，除了需要物理治療師 (PT) 從旁協助及監督下進行，評估時所需要的時間成本也會隨著不同的量表有所變化。若是想要一次獲得多種量表的平衡分數，評估所需要的時間將會非常多，除了使PT的負擔增加，也可能會壓縮到其他患者的看診資源。因此建立出一套僅使用數個IMU裝置收集一個測試動作的步態資料，便可以準確地預測多種量表分數的平衡度量表的評估系統更顯得重要，本團隊提出一個結合卷積神經網路 (CNN) 與長短期記憶網路模型 (LSTM) 的深度學習模型架構，並透過分析七顆慣性測量單元 (IMU)裝置收錄15公尺的步態資料來預測伯格氏平衡量表(Berg balance scale, BBS)、計時起走 (timed up and go, TUG)與單腳站立(single leg stance, SLS)這3種的量表分數進行綜合評估。實驗結果顯示BBS與TUG則只需要受測者穿戴兩顆IMU在左與右大腿便可以準確地預測，預測分數的平均絕對誤差(MAE)分別為1.2562與1.4016秒，而SLS的所有參數實驗結果均比BBS與TUG的參數實驗結果MAE要高，且改變實驗參數也無法使MAE得到明顯的降低，為使本系統更具參考價值，因此SLS量表被本系統排除在外。此系統可以準確預測BBS與TUG分數並省去繁瑣的測試評估時間，可作為物理治療師臨床決策輔助系統。

當吉他遇見AI—吉他和弦神偷

吉他和弦神偷

和弦辨識是所有吉他手的夢想，但是在目前，吉他學習與程式相互結合的應用真的少之又少。此作品不僅是解決我們在生活中所遇到的問題，更是一款業界首創、絕無僅有的自學吉他利器，造福所有想學吉他的人。此方法是學術上首次透過手指關節點資訊來辨識和弦的技術，在10種和弦的辨識上約達到97%的準確率，且達到即時偵測的效果。 我們首先希望透過此開發技術，造福所有想學吉他的人士，迅速掌握按壓和弦的技巧；此方法是學術上首次透過萃取手指關節點資訊來進行模型訓練，辨識吉他和弦的技術，再透過我們對吉他和弦的形狀研究，發展出一套合適的分類規則，在10種和弦的辨識上約達到97%的準確率，且能達到即時的效果。 我們試著從模擬一位吉他手都是怎麼從眼睛分辨和弦的角度出發，並且認為成功辨認和弦的關鍵在於五根手指之間的相對位置與距離，也可以說想成是五根手指所展開的形狀，所以我們才會想要使用Mediapipe將手指關節點的資訊萃取出來並作為神經網路模型的輸入。 另外，以手指關節點作為神經網路模型的輸入相較於CNN的作法，優勢在於16個關節點座標遠小於一張圖片的大小，所以模型的參數可以減小許多，也就是說，我們用了較小的模型就能達到較高的準確率，使得這項技術更容易能夠被業界所應用。 我們的技術在科學上的主要貢獻有以下幾點： 1. 首款吉他和弦自學神器，大量降低學習成本與時間。 2. 首次使用手指關節點來辨識吉他和弦的指型。 3. 首次加入考量和弦指型的形狀來分類和弦，提高準確率。 4. 我們的模型不需要進一步對影像做前處理，而且神經網路非常的輕量，因此可以輕鬆地應用在現實生活中的各種行動裝置上。

白海豚族群偵測與永續保育

9keybrueee

印太洋駝海豚，Indo-Pacific humpback dolphin，通稱為白海豚，臺灣俗稱為「媽祖魚」。 白海豚在2008年已被IUCN列為瀕臨絕種的極危生物，在臺灣西岸海域的族群只剩不到一百頭，近年來更因為水下噪音、海洋污染等因素，嚴重地縮減了棲地空間，使得白海豚必須面對生存的威脅，因此我們認為白海豚的保育活動是當務之急。 物件偵測的相關應用最關鍵的問題在於解決影像中的極小物件與大尺寸物件並存，文獻上SoTA的方法都是透過放大影像的方式來解決極小物件偵測的問題，但這會造成執行效率變慢；另一方面特徵金字塔（feature pyramid）中的pooling能加速，但同時也會讓物件特徵逐漸變小，隨著更深的網路架構小物件（特別是極小物件）的特徵會消失不見。 我們提出的PRB-FPN方法，平行特徵金字塔（parallel pyramid）能徹底解決這個問題，此概念同時並存多個由不同層特徵組成的金字塔，對應到不同尺度的物件，能保留更深和更淺的特徵，並能達到快速高準確度的極小物件檢測。 此技術目前發表於影像處理的最頂級期刊 IEEE transactions on Image Processing，Impact factor = 10.865 (2021, Nov.)，在COCO資料庫上，小物件偵測的效能都比YOLO系列的好，更重要的是具有很強的通用性，可直接架構與不同的偵測器上，立即改善極小物件偵測的效能。 無人機載具能提供更寬廣的視野及更高度的移動性和靈活性，在未來高危險性、高機動性與高成本性的工作將轉移至無人機載具上，因此為了順應未來潮流及國家發展政策方髒，本系統也使用空拍影像當做主要的辨識影像，並以自行開發的AI模型（PRB-FPN），辨識出空拍影像中白海豚的位置，提升永續海洋生態保育工作的效率與品質。 由於白海豚在光照下與海面反光的顏色相近，因此偵測難度極高，但透過我們的方法也能解決在偵測時遇到的困難。PRB-FPN中的平行特徵金字塔，能夠克服目前市面上方法在小物件的低辨識問題，精準地偵測出距離很遠的極小白海豚，如此一來就能增加白海豚棲地及出現活動的紀錄，突破現有以人工方式進行生態記錄的困境。 不只是白海豚族群，如果能結合將來成熟的5G通訊設備與技術，未來就能配合國家政策，實際落地於生態永續的工作，建構出智慧海岸巡防與環境永續系統。

永續經螢共同體

團結畫面大

現今3C產品普及率越來越高，尤其是在智慧型手機的方面，走在馬路上，大多數的人都是人手一機，手機帶來許多便利性，因此智慧型手機為一個很好的宣傳媒介，但由於手機螢幕偏小，再加上我們無法隨身隨地攜帶大螢幕出門，在遊行、演唱會、宣傳活動、表演等場合，常常會出現大型看板和布條，來使需求更容易被看見，製作宣傳的道具耗時耗力，而且不好攜帶，當在晚上或視線不好的情形下，大型的布條，往往看不清布條上的內容，但往往只使用一次就丟棄，既不環保，又不方便攜帶。 我們設計了一款AR-Span永續經螢共同體系統，使行動裝置成為我們最便利的宣傳工具，藉由行動裝置的普及性以及社群網路的蓬勃發展，我們有別以往舊型的宣傳工具，像是遊行常常使用的海報或布條等宣傳工具，我們將多台行動裝組合成一面大型動態海報展示牆，我們可以因應需求去切換顯示的內容，可是傳統的宣傳的工具就無法實現這項功能，一旦海報或布條上的文字決定後就不能去更改，無法隨時隨地靈活切換想表達的內容，這樣子不僅增加了靈活性也更環保，不會產生一次性的大型垃圾，每當台灣舉辦選舉時，宣傳使用的旗子常常會產生許多不環保的垃圾，如果可以使用AR-Span做宣傳，可以不用產生那麼多的垃圾，達到永續經營的理念。

手術室資源配置決策輔助系統

無名之輩

手術室資源配置決策輔助系統，本系統旨在引領醫院管理人員運用離散事件模擬技術分析醫療場域的手術作業處理流程。系統具備彈性的情境模擬設定方式，協助使用者深入觀察手術房間數量與醫療服務水平二者之間的連動關係。基於醫療現場各種不同手術類型的資料分布情況與急迫特性，系統可提供使用者制定手術房間數量配置決策的參考依據。透過系統功能服務的支援，使用者得以觀察多種手術排程方案的執行結果，然後進一步規劃出符合實際情況所需的排程內容。系統也允許使用者以自訂劇本方式將醫療現場待進行的手術資料匯入處理，運用創新排程方法產出實際可用的手術班表。考量非擇期手術的急迫性往往會對於預先排定的擇期手術帶來延遲甚至排擠的嚴重影響，我們根據系統的模擬分析結果設計出一種名為「急刀專屬」的手術排程方法。實驗結果顯示：我們所提出的「急刀專屬」排程方法可以為接受緊急手術的病患提供更佳的服務品質，也更符合醫療現場處理原則。整體而言，本作品所研提之系統不僅可提供醫院管理階層有關手術房間數量的決策支援建議，兼顧醫療服務品質以及營運績效的提升與發展；同時也能協助手術室現場控檯人員妥善安排手術事件的執行時間與作業場域，使得有限的醫療資源可以發揮最大綜效。

腦波訊號蒐集與視覺重建人機介面

AI調查隊

本團隊希望透過腦電圖分析(EEG analysis)以非侵入的方式獲取腦部的訊息，並藉由深度學習將視覺誘發的大腦信號進行圖像生成。另外在以往的腦波蒐集實驗與腦波分析中會耗費大量的人力，以確保流程正確和分析的精確度，於是本團隊設計此專題簡化整體實驗和分析流程，向外界人員提供一個簡易的自動化操作介面。 因此本團隊希望建立一個完善的系統介面平台，透過程式撰寫，整合腦波資料的蒐集、分析及應用，來降低傳統腦波實驗的繁雜流程與限制，並藉助人工智慧的方法，提出視覺重現的可能性，提供新的技術進展來刺激未來各領域的應用。 本系統之目的： 1. 透過程式撰寫，整合實驗流程，並提供友善的視窗操作介面、即時監測腦波狀況，簡化過去腦波繁雜的實驗流程。 2. 提供使用者即時實驗報告及視覺化呈現，以利實驗結束後快速驗收當次實驗結果。 3. 基於視覺腦波實驗提供的生理訊號重建出受試者所看到之圖像，藉由深度學習的結合，提供腦波應用的可能性。 本專題建立了一個完善的系統介面平台，主要包含三大部分：(1) 腦波蒐集系統、(2) 腦波分析系統、(3) 影像重建系統。腦波蒐集系統結合Emotiv EPOC X腦波儀和Cortex API，蒐集受試者觀看黑白數字或彩色圖像的腦電圖數據；腦波分析系統使用MNE軟體，進行受試者腦波的資料前處理以及視覺化分析；影像重建系統則利用深度學習之生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)模型重建出受試者所看到的數字和圖像。並在最後使用Django統整呈現於網頁上供外界使用。 我們希望此系統能在EEG結合深度學習的研究領域方面有所貢獻外，未來也能夠應用在智慧醫療或是犯罪鑑識等領域上。在營運模式的部分，本專題預計打算配合EEG腦波儀的銷售進行合作，讓擁有腦波儀的客戶可以得到本團隊設計好的軟體，更方便的自動化腦波蒐集實驗的流程與得到分析之結果。

iGT

台灣桶神

中研院的環境變遷研究中心指出，在氣候變遷的影響下，台灣近年來缺水的問題越來越頻繁，根據家庭用水的資料統計，浴室用水為家庭用水中比例最高的項目，然而潮濕的廁所環境容易滋生黴菌導致有異味，且根據衛生福利部國民健康署統計，每年約有26.6%的65歲以上長者於廁所跌倒並導致傷亡，由此可知濕滑的地磚容易造成跌倒的意外發生。另外，在浴室用水中，馬桶用水占了最大的比例，可見如廁是人類的重要需求，而泌尿科醫生指出，排尿的連續性以及尿液酸鹼值與健康息息相關，若民眾未留意自身排尿的情況，可能導致就醫時，無法清楚向醫生闡述自身如廁的情況，進而錯失最佳治療時間，引發更嚴重的病情。 為了達到有效利用水資源、保持浴室乾燥並結合健康管理的功效，本團隊將馬桶結合Arduino Nano 33 BLE Sense開發板、Arduino Uno開發板、Arduino液體pH酸鹼值檢測模組、除濕模組、沉水馬達、濕度感測模組、無線液位傳感模組、紅外線感測模組和儲水箱，開發出「iGT」系統。當本系統偵測浴室濕度大於40%，系統將啟動除濕模組進行除濕，再將收集到的水儲存於馬桶後方儲水箱內，接著，由Arduino Uno開發板、沉水馬達、繼電器模組與無線液位模組構成的自動補水模組偵測到馬桶水箱不足時，會自動將儲水箱的水注入馬桶水箱中。最後，系統會依據紅外線感測器來偵測使用者是否如廁完畢，以此啟動本系統自動沖水的功能。此外，本系統將透過Arduino Nano 33 BLE Sense開發板偵測使用者如廁的聲音，並藉由1D CNN模型辨識使用者小便的音訊是否斷斷續續，再搭配Arduino液體pH酸鹼值檢測套件來檢測使用者尿液的pH酸鹼值，若系統辨識使用者如廁時的音訊或尿液pH酸鹼值不尋常，將透過手機App提醒使用者應就醫，進行更進一步的檢查，最後，系統也會記錄使用者的如廁資訊，方便民眾在就醫時，能更加明確表達自身的健康狀況，如此一來，不僅能減少廁所中黴菌的滋生以及使用者跌倒的機率，還可以提升水資源使用效率，實現永續環境的目標，更可以透過系統記錄如廁狀況的功能，讓使用者查看自身的健康資訊，來達到健康照護之目的。

你累了，我知道!

「視」界都是你

自2020年起新冠肺炎蔓延自全世界，使得人民的生活嚴重受到影響，為了防止疫情擴散，人們必須持續待在家中，進而改變了生活型態，也因為現代科技的進步，大家開始透過網際網路進行線上學習、工作以及娛樂等各種活動，更加依賴電腦，並透過網路長時間觀看豐富的影片，許多使用者在觀看影片或線上上課時，難免會有疲憊打瞌睡或是離開座位卻忘記將影片暫停的情形，使得影片持續播放，而電腦也一直處於熱機狀態，不僅耗電而且使用者再度想觀看影片時必須不斷的返回尋找適當的開始播放位置，非常困擾使用者。 因此，我們希望透過深度學習神經網路研發出一款智慧影片播放控制系統，透過COCO (Common Objects in Context)資料集訓練OpenPose深度學習神經網路來擷取使用者的肢體關鍵點，並透過Viola Jones演算法偵測人臉的眼睛區域，最後利用卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)訓練及辨識使用者眼睛是否閉闔，將以上功能結合後，能夠準確判斷使用者的即時情緒狀態，並根據判斷結果自動控制影片暫停，減少了使用者必須手動控制來暫停影片的不便，待使用者再次回到座位時，也不需要再反覆尋找播放位置，即可從原先暫停的位置繼續播放影片，最後系統還加入了情緒辨識，運用Caffe神經網路來辨識使用者在觀看學習影片時的情緒，如果使用者在觀看學習影片的過程中對學習內容感到困惑、焦慮甚至是生氣時，系統偵測到負面情緒影片也會自動暫停，使用者就能透過影片暫停，藉此對教學內容進行理解和吸收，之後想要再繼續觀看影片時，系統也會繼續偵測使用者的即時狀態，提升整體使用電腦觀看影片的方便性及學習成效。

以CNN為環口牙片進行病徵標

發現有點牙敗的地方了

本系統期望能實現藉由人工智慧技術之輔助來減少牙醫師在病症判斷上所耗費的時間，由於牙醫師在檢查病人每一顆牙齒狀況時，即需花費相當冗長的時間，若能以人工智慧的技術加以輔助，牙醫師僅僅需要在系統所顯示預判病徵齒位置上進行更詳細侵入式檢查，這樣即能讓牙醫師為更多病患進行診療。 本系統開發所需依據預期與林口長庚醫院進行合作取得X光環口牙圖像，之後透過多項影像處理設計，建立不同病癥資料庫。並能本計畫提早發現本 計畫病症為阻生牙，盡早進行預防及治療。阻生牙多數 發生於智齒，智齒的生長時常遭遇腔骨過小問題，阻生齒生長情況容易 對其他鄰牙造成壓迫位移，導致病症發生，因此利用其特性作為判斷基 準，盡早判斷是否進行矯正或拔除，甚至有預防發生的必要性，否則影 響過大可能需開刀，佩戴牙套進行矯正，在醫療成本上皆要價不斐；未 萌發的判斷基準未從牙齦中長出的牙齒，其原因主要為尚未生長完成或 錯位無法順利生長，預計可以藉由判斷系統開發盡早追蹤診治，必要時 盡早開刀使其順利生長。以利後續採用人工智慧深度學習演算法進行模型訓練及病症預測，並進行各部分運算優化，完成整體系統開發，以簡潔方式於原X光環口牙圖像呈現病症類別與準確度達到最佳效率。

古蹟之熱影像

文化資產

「古蹟是歷史的足跡，人類文化的象徵」人們透過古蹟來繼承先人們所傳承下來的意志以及精神，祖先們透過具現化的方式去表達人與人之間的情感，這些建築象徵各種基本的生命意義。從每一棟歷史建築中，我們都可以深刻的感受出該時代所要傳達的情感。近年來，不管是天災還是人禍，都使我國的古蹟受到一定程度的損害，也因此引起了社會大眾的關注，讓人們逐漸的意識到古蹟的重要性以及它所象徵的意涵。 其中孔廟所涵義以及重要性並不是一般紅磚牆建築物可以比擬的，直至今日全台的孔廟共有40餘座，在這之中有的保存尚稱完整，有的潦落滄桑，孔廟特別之處在於它的格局以及建築物的主體是固定化的，所以不管是在哪個國家所見到的孔廟，其格局都是一模一樣的，其中牆面全都是以硃砂進行粉刷，放眼世界也只有紫禁城享有相同的待遇，由此可見孔廟所代表的含意。 台灣由於受天氣和氣候的影響，導致時常下雨，對於在降雨機率極大的我國來講，古跡必定會受到一定的損害，其中包括潮濕、漏水等原因。有鑑於此，本專題特與學校部門以及臺南市文化資產管理處合作，一同解決古蹟漏水的問題。此計畫將開發出一個運用程式進行漏水判斷的技術。在計畫的執行上，受先須要透過數位相機以及熱影像儀去做溫度的判斷並且拍照，再藉由程式去進行紅牆磚以及非紅牆磚的處理，將分析目標物表面溫度變化強化特徵，藉此得到最高溫以及最低溫且將其與實際圖進行合併，再將數據輸入到CNN進行學習進行目標物的匡列。 專題的研發成果將能實際的應用古蹟修復中，將複雜且耗時的檢查漏水交給程式，利用電腦強大的運算功能將其準確的判斷出病徵位置。

iGT

台灣桶神

中研院的環境變遷研究中心指出，在氣候變遷的影響下，台灣近年來缺水的問題越來越頻繁，根據家庭用水的資料統計，浴室用水為家庭用水中比例最高的項目，然而潮濕的廁所環境容易滋生黴菌導致有異味，且根據衛生福利部國民健康署統計，每年約有26.6%的65歲以上長者於廁所跌倒並導致傷亡，由此可知濕滑的地磚容易造成跌倒的意外發生。另外，在浴室用水中，馬桶用水占了最大的比例，可見如廁是人類的重要需求，而泌尿科醫生指出，排尿的連續性以及尿液酸鹼值與健康息息相關，若民眾未留意自身排尿的情況，可能導致就醫時，無法清楚向醫生闡述自身如廁的情況，進而錯失最佳治療時間，引發更嚴重的病情。 為了達到有效利用水資源、保持浴室乾燥並結合健康管理的功效，本團隊將馬桶結合Arduino Nano 33 BLE Sense開發板、Arduino Uno開發板、Arduino液體pH酸鹼值檢測模組、除濕模組、沉水馬達、濕度感測模組、無線液位傳感模組、紅外線感測模組和儲水箱，開發出「iGT」系統。當本系統偵測浴室濕度大於40%，系統將啟動除濕模組進行除濕，再將收集到的水儲存於馬桶後方儲水箱內，接著，由Arduino Uno開發板、沉水馬達、繼電器模組與無線液位模組構成的自動補水模組偵測到馬桶水箱不足時，會自動將儲水箱的水注入馬桶水箱中。最後，系統會依據紅外線感測器來偵測使用者是否如廁完畢，以此啟動本系統自動沖水的功能。此外，本系統將透過Arduino Nano 33 BLE Sense開發板偵測使用者如廁的聲音，並藉由1D CNN模型辨識使用者小便的音訊是否斷斷續續，再搭配Arduino液體pH酸鹼值檢測套件來檢測使用者尿液的pH酸鹼值，若系統辨識使用者如廁時的音訊或尿液pH酸鹼值不尋常，將透過手機App提醒使用者應就醫，進行更進一步的檢查，最後，系統也會記錄使用者的如廁資訊，方便民眾在就醫時，能更加明確表達自身的健康狀況，如此一來，不僅能減少廁所中黴菌的滋生以及使用者跌倒的機率，還可以提升水資源使用效率，實現永續環境的目標，更可以透過系統記錄如廁狀況的功能，讓使用者查看自身的健康資訊，來達到健康照護之目的。