藻礁生態 LINE 官方帳號深度整合
Deep LINE integration for citizen science: member binding, step-by-step photo upload, GPS and AI recognition
專案概述
潛水攝影師拍完藻礁照片時，人在海邊、船上或潮間帶，手上只有一支沾滿海水的手機，要他們回家開電腦、登入網站、逐張上傳，記錄就流失了。我們把整套資料收集流程搬進攝影師本來就開著的 LINE。透過 Messaging API 與 LIFF 打造四大功能：以 LINE Login 取得 id_token 比對 WooCommerce 會員完成綁定，缺 email 時自動用 LINE 內部 ID 組備援信箱；把物種、深度、年份等長表單拆成 Quick Reply 一問一答的對話流程，照片經 LINE content API 取回後轉存 Uploadcare CDN 換取穩定網址；位置選擇設計成「國家→地區→地圖點位」三層漏斗，選項即時查詢資料庫 API，最後在 LIFF 地圖頁拖曳出精確經緯度入庫；AI 辨識則在手機瀏覽器端直接跑 TensorFlow.js，載入 Google Vertex AI 匯出模型分類，不佔用伺服器資源，只保留信心度超過 35% 的結果，使用者的回饋再成為模型的訓練素材。AI 角色取名「布魯」，同時串接客服機器人回答海洋生物問題。
服務範疇
- LINE Messaging API 與 LIFF 前後端整合
- LINE Login 綁定 WooCommerce 會員與備援信箱機制
- 步驟式對話上傳流程與 Quick Reply 表單設計
- transient 加 user meta 的流程狀態追蹤與欄位驗證
- LINE content API 取圖轉存 Uploadcare CDN
- 國家—地區—地圖三層 GPS 位置選擇
- LIFF 地圖頁與經緯度正規表達式解析入庫
- 端側 TensorFlow.js 圖像辨識與 Vertex AI 模型接入
- AI 客服機器人與管理員通知信整合
成果亮點
全流程手機化回報
攝影師省去「回家開電腦」步驟，從拍照到入庫全程在 LINE 對話裡完成，紀錄回收率隨之提升。
帶座標與 AI 預辨識的結構化資料
每筆回報都附精確經緯度與 AI 預辨識物種，可直接畫在地圖上、跑空間分析，研究員省下大量整理工作。
端側 AI 辨識不吃伺服器
辨識在使用者手機瀏覽器端執行 TensorFlow.js，不佔伺服器資源，使用者確認結果又回饋成模型訓練素材，越用越準。
把複雜表單變成一問一答
物種、深度、年份、位置等多欄位拆成 Quick Reply 逐題點選，手機操作零打字，中途可輸入 stop 中止。
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