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基於兩階段網路架構之紅綠燈偵測及辨識系統開發

為了解決嘉義高鐵站到嘉義火車站時間的問題，作者葉天文 這樣論述：

目前先進駕駛輔助系統或是自動駕駛已有成果，對於單純場景，例如高速公路、封閉園區等，已大幅減少駕駛人所需要的控制。若要進一步提升自動駕駛，必須解決更加複雜的場景，例如市區道路。這需要自動駕駛具備感測交通狀態的能力，使自駕車有辦法依據紅綠燈燈號，決定繼續行駛或是停車。因此本論文提出以深度學習為基礎，適合台灣的紅綠燈偵測及辨識系統。在紅綠燈偵測部分，加入光達與HD地圖資訊，輔助深度學習的物件偵測方法；同時使用長焦與短焦鏡頭的相機，偵測遠近距離的紅綠燈。在紅綠燈辨識部分，提出結合物件偵測與分類器的新方法，解決台灣場景指向燈多類別的問題。在網路架構部分，依據共享特徵圖提出端到端的網路，使訓練與推論的時

間縮短。另外，自行收集台灣場景資料集，用於網路訓練。行車路線為工研院往返新竹高鐵站、中正大學經由嘉義火車站到嘉義高鐵站。最後，在公開的LISA資料集與自行蒐集的資料集進行訓練與測試，均得到不錯的結果。