車輛零件和配件

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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），提出機車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。

而第二篇論文國立交通大學 電控工程研究所 林昇甫所指導 曾育賢的 路面坑洞偵測與評估系統之研究 （2019），提出因為有 坑洞偵測、道路塌陷、深度學習的重點而找出了 機車行車紀錄器安裝位置的解答。

最後網站行車記錄器安裝«4JY2ULZ»則補充：二、需要用到的工具。 自己动手安装行车记录仪- 知乎. 但在PTT 上,也引起了關於機車。 南港 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了機車行車紀錄器安裝位置，大家也想知道這些：

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

為了解決機車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。

路面坑洞偵測與評估系統之研究

為了解決機車行車紀錄器安裝位置的問題，作者曾育賢 這樣論述：

台灣汽機車密度高，加上高溫多雨的氣候特性，導致路面容易破損產生坑洞，因此如何降低坑洞所造成的影響，也是一個重要的研究議題，目前在相關的研究中，許多檢測方法需要安裝額外的感測器，如；透地雷達、雷射、深度攝影機等，雖然擁有極高的準確度，但較難普及至一般民眾，因此本論文使用行車紀錄器所取得的影像，偵測前方行駛道路上一定範圍內之坑洞，配合影像處理技術與迴歸模型的使用，建立坑洞檢測系統之雛形，可提供駕駛依據評估結果所提出的行駛建議，提升行車安全與舒適度。本論文提出以下兩點貢獻，第一點，本論文使用坑洞座標位置推算坑洞與駕駛人之間的距離，搭配評估機制所預測的坑洞資訊，可將不同距離下之坑洞進行標準化，排除坑

洞偵測模型將裂縫視為坑洞的誤判，提升整體系統的精準度；第二點，本論文提出一套道路塌陷檢測機制，使用道路偵測結果中的不連續區域，配合影像切割演算法，可針對其他論文無法偵測的大型坑洞進行偵測，建立完整的坑洞偵測模型。

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