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為了解決普通重型的問題，作者世一文化編輯群 這樣論述：

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普通重型進入發燒排行的影片

歪斜機車車牌定位與轉正之研究

為了解決普通重型的問題，作者范馨如 這樣論述：

汽車車牌辨識的應用已經非常廣泛，大部分的應用場域是在固定的停車場出入口，或是收費的柵口處，而這些應用的場域，大部分會設計充足的光源，以及固定的位置，對於車牌的取得比較容易且不會犯錯。但是對於機車車牌定位與辨識的研究，還是非常稀少，原因是機車的車牌吊掛方式不同以及機車停放時的姿態差異性很大。因此本研究將以多機車歪斜車牌進行嘗試性的研究，以期能夠提供更多的應用。 本研究採取特徵匹配法做為定位的基礎，分別以邊緣特徵以及色彩特徵發展定位的程序。而這兩個程序皆包含三個部分：(1)前處理、(2)車牌定位與(3)車牌轉正。在邊緣特徵定位方面，以垂直邊緣偵測與型態影像運算為主要的處理。而在色彩特徵定位

方面，則以色彩分割與物件輪廓線為主要的處理。本研究的車牌轉正的方式，從車牌輪廓線找車牌四個角點，改由數個字母的物件最小矩形框為基礎，準確地找到了車牌的四個角點，成為堅固的轉正方法。 本研究初步證實特徵匹配法在多個機車車牌物件的定位技術是可行的，然而還需要更多的測試，以及融合多個特徵做為更加強固的方法。而對於車牌色彩樣本的測試也得到色彩模式的印可，若要更精準地使用色彩特徵，則需要對色彩模式更加的了解。

25K最新機車考照完全手冊

為了解決普通重型的問題，作者世一文化編輯群 這樣論述：

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利用穿戴感測與機器學習進行機車路考評分應用

為了解決普通重型的問題，作者蘇永傑 這樣論述：

根據交通部統計資料顯示，機車為我國最主要之私人運具，考取機車駕照亦為多數國人年滿 18 歲時的「成年禮」，在機車駕駛人合法騎乘上路前，則必須考領機車駕駛執照，而考照除要參加講習、筆試外，尚需通過路考項目，現行機車路考主要檢測是否具備基本機車操作穩定性與熟悉道路類型的能力。儘管在汽車駕駛模式識別的分類方面已有許多研究成果，但針對機車騎乘模式樣態分類問題上的研究較少，也沒有關於機車路考騎乘樣態分類議題研究。為了實現這一點，本文以可穿戴感測裝置蒐集到的測量數據為基礎，提出了利用神經網路模型的演算法框架，將蒐集的原始數據透過濾波處理、特徵提取、特徵選擇與數據標籤等預處理後，並利用機器學習演算法進行評

估，用以實現識別機車「變換車道」、「加速」、「煞減速」、「轉彎」、「直行」、「左轉」、「右轉」、「迴轉」等騎乘動作類別，模型整體辨識準確率達 97.4%，其中各騎乘模式辨識準確率為變換車道 96.9%、加速 98.2%、煞減速 94.7%、轉彎 97.7%、直行 98%、左轉 98%、右轉97.4%、迴轉 98.1%等，顯示提出之方法可應用於辨識機車路考騎乘態樣上，達到良好的辨識效果。