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國立中央大學 資訊工程學系 蘇木春所指導 戴子傑的 應用生成對抗網路於行車紀錄器影像之反射影去除演算法 （2019），提出後行車紀錄器安裝位置關鍵因素是什麼，來自於影像反射影去除、生成對抗網路、物件偵測。
而第二篇論文華梵大學 電子工程學系碩士班 陳崗熒所指導 陳昭榮的 以異質無線網路整合實現物聯網應用 （2017），提出因為有 無線感測網路、異質網路整合、物聯網的重點而找出了 後行車紀錄器安裝位置的解答。
最後網站機車行車記錄器種類比較，機車族怎麼能沒有行車記錄器？則補充：機車行車記錄器種類 · 安全帽外掛型 · 後視鏡支架固定型就是裝置在後照鏡的位置上，拍攝的視野比較廣闊，安裝的同時就可以調整拍攝的視角，比較沒有風阻的 ...
自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新
為了解決後行車紀錄器安裝位置 的問題，作者HodLipson 這樣論述：
從自動輔助駕駛到完全無人駕駛 圖解‧案例‧商機‧生活場景‧徹底解析 數位轉型再進化，產業整合新商機， 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那一天來臨。 近年來，自動駕駛成為各大車廠、科技巨頭競逐的領域，從半自駕（先進輔助駕駛）到全自駕（完全無人駕駛），應用的科技包括傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習、人工智慧、演算法和智慧型運輸系統等等，原本在學術領域的知識逐漸實用化、商品化。 從提供人類駕駛車道偏移警示、防撞預警等不同功能的半自駕車，到沒有方向盤、油門與煞車的全自駕車，自動駕駛牽動相關產業鏈和社會系統，也讓交通成為一種自動化、隨叫隨到的服務
，顛覆我們的移動方式，也改變我們對時間與空間的認知。 自駕車的好處是能減少車禍、避免塞車、降低空氣汙染，老人與殘障者也會獲得全新的移動能力。不過，任何的新創科技都有黑暗面，自駕車也不例外，像是造成公共運輸衰退，因為人們都將受到隨叫隨到的無人駕駛座艙吸引，價錢甚至比一趟公車票還低；此外，自駕車可能也會造成職業司機失業、個人隱私不保等問題。 作者在本書中探討自駕車的發展歷史，帶領我們了解車輛如何轉變成為聰明的運輸機器人，進一步省思無人駕駛對於我們的工作、交通、運輸、製造、保險、醫療和倫理道德造成什麼衝擊，我們又該如何因應。 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那
一天來臨時，但願我們都已經做好準備。 ◎一致推薦 丁彥允｜喜門史塔雷克（7Starlake）創辦人 王傑智｜交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長 余宛如｜立法委員 林漢卿｜聯華聚能科技股份有限公司總經理 許毓仁｜TEDxTaipei共同創辦人、立法委員 温峻瑜｜艾德斯科技（ADAS Mobile Tech）股份有限公司董事長、以色列商會秘書長 蔡惠卿｜上銀科技股份有限公司總經理 ►自駕車的技術牽涉甚廣，從傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習到智慧型運輸系統，需要處理更多「人」所引發的問題，如衝出巷子的小孩、不遵守交通規則的
用路人與挑釁的後車駕駛人，即使有再完備的系統，結果問題往往出在於人身上。因此，「人」，是自動駕駛最後一塊拼圖，更精準的說法是「包括人在內的系統整合」，才是自駕車產業的關鍵。──王傑智（交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長） ►無人駕駛背後的人工智慧科技，牽涉的龐大關連產業鏈商機和社會系統衝擊，就像是冰山底下的體積難以估計，亟待具有豐富想像力的科學家、社會學家以及你我一起來努力！──丁彥允（喜門史塔雷克［7Starlake］創辦人） ►汽車的智能化與無人化，將能夠挽救許多的人類生命，其中關鍵的賦能科技（enabling technology）就是「人
工智慧」。作者在深度學習方面的精闢見解，以及對未來社會因為自動駕駛所帶來的情境描繪，實引人深思，並令人嚮往此科技的未來發展。──林漢卿（聯華聚能科技股份有限公司總經理） ►我非常推薦這本書，對於無人車的介紹非常詳盡，且用淺白還有許多圖片與表格，就算是不熟悉此領域的讀者，也可以從這本書了解無人車。──余宛如（立法委員） ►這是一本有深度的書，並非只是簡單的概說，讓我們能順著它進入自駕車領域。臺灣有非常優質的半導體及資通訊產業基礎，也有傑出的科技基礎培育軟體人才、IC設計、半導體感測技術開發等等，因此，在這一波人工智慧與自駕車產業浪潮中，我們一定要有角色。自駕車不再那麼遙遠，在未來
五年、十年、二十年，它絕對會一步步的發生在我們的生活當中。──溫峻瑜（艾德斯科技股份有限公司〔ADAS Mobile Tech〕董事長、以色列商會秘書長） ►作者引用了大量的數據資料以及細膩的筆觸，如實呈現無人載具能夠為人類社會可能帶來的改變。但並不是一味宣揚好處或不斷揭露缺點，而是優劣並陳，讓讀者能夠用最全面的方式來理解即將到達眼前的近未來。未來不論是人工智慧，或是無人載具的應用，都將會是一種趨勢，在瞬息萬變的科技巨變走近我們之前，可以透過本書做好萬全的準備。──許毓仁（TEDxTaipei共同創辦人、立法委員）
應用生成對抗網路於行車紀錄器影像之反射影去除演算法
為了解決後行車紀錄器安裝位置 的問題，作者戴子傑 這樣論述：
電腦視覺在近幾年高度發展，在物件偵測方面，YOLO、R-CNN 已經有不錯表現。如果輸入影像因拍攝時隔著玻璃，受到反射影干擾，這些物件偵測演算法會受到影響，導致定位失準或甚至遺漏。因此本論文希望提出一個基於生成對抗網路 (Generative Adversarial Network) 對單一影像進行反射影去除的演算法，來降低其影響，使得物件偵測效果能夠有所改善。本論文以行車紀錄器影像為主要應用情境，偵測包含汽車、機車、卡車、公車、腳踏車五種常見的交通工具。由於行車紀錄器常安裝於汽車擋風玻璃後，影像有機會受到玻璃上的反射影影響，進而使物件偵測效果變差，從而影響駕駛輔助系統。所以，本論文先訓練
Mask R-CNN，並用以偵測反射影及其位置，再訓練一個生成對抗網路，使其可以利用反射影後方的特徵進行還原，達到反射影去除的效果，藉此進一步改善物件偵測的準確度。
以異質無線網路整合實現物聯網應用
為了解決後行車紀錄器安裝位置 的問題，作者陳昭榮 這樣論述：
本論文以無線感測網路(Wireless Sensor Network, WSN)為基礎，並搭配Wi-Fi與GPRS(General Packet Radio Service)等無線傳輸技術，進行異質網路的整合，實現物聯網(Internet of Things, IoT)之應用。感知層部分，感測裝置使用溫溼度與二氧化碳感測器，並分析不同量測技術的二氧化碳感測器之優異。網路層部分，前端使用ZigBee架構，將所有感測節點的資料，透過ZigBee網路拓樸進行短距離無線傳輸。中端使用Wi-Fi與GPRS架構，將ZigBee傳送過來的資料，透過網際網路直上雲端。後端使用雲端伺服器當作資料庫，提供查詢與
資料轉換。使用者可透過可聯網裝置進行資料的查詢，物件與物件之間，無須人為介入，即可互相進行溝通，並可依據感測數值，控制遠端插座開關，實現物物相聯的環境監測系統。