走在汽車革命的路上論文書籍站
國立勤益科技大學 資訊工程系 王圳木所指導 黃子瀚的 應用深度學習影像辨識技術於車門碰撞檢測之研析 （2020），提出機車行車紀錄器後鏡頭關鍵因素是什麼，來自於深度學習、影像辨識、車門碰撞檢測。
而第二篇論文國立高雄應用科技大學 電子工程系碩士班 陳昭和、陳聰毅所指導 馮凱偉的 使用單鏡頭攝影機偵測前方載具之移動距離測量系統 （2014），提出因為有 單眼深度、消失點偵測、路面偵測、邊緣偵測、移動物切割、車輛切割的重點而找出了 機車行車紀錄器後鏡頭的解答。
機車行車紀錄器後鏡頭進入發燒排行的影片
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勘誤：
08:11 : 吃到飽退場的只有「綁約優惠」，實際上還是會持續有 NT$1,199 另購性能方案的選擇！
不過也不是一定吃得飽，因為有一條但書：
(1)每月總里程超過 1,600 公里達連續 2 個月；且
(2)用於包括：快遞、物流、租賃 (長租 / 短租)、客運載客、旅館 / 民宿、餐飲外送等服務時，
Gogoro Network 得將使用者移出「騎到飽方案」，使用者不得拒絕，...
看來 Gogoro 就是要懲罰吳柏毅和熊貓運匠呢
現在路上看到別人騎 Gogoro 都像吃飯喝水一樣，身為科技媒體也需要來一輛，就選了甚少人騎的 S3 ABS 款。這個貼背性能和壓車靈活可是歷代之最，ABS 煞車手感也是 SBS 比不上的。
如果單純環保愛地球那大可不必，因為換算下來花費比油車高貴得多，組裝外觀用料也是明顯落差，月租費則是真的要計算給你看，影片裡面都有就給大家參考。
話說回來 Viva Mix Superfast 款最近很香，馬力大又有彩色儀表板；稍微看了一下規格，彩色儀表板、皮帶傳動是最香的地方，爬坡扭力和馬力稍微弱一點，價格則是差不多。 對我這種飆到極限的科技飆仔來說還是 Pass 了。
講回來行車記錄器，主要就是感光元件、解析度幀率、儲存格式在做選購依據啦。最近吵得厲害的安全帽固定突出 5mm 以內是有點爭議，好在機車法官就是內裝接電式。
過來人告訴你，行車紀錄器真的很重要，我們 Vivi 去年租車去音樂祭直接被撞後不理，一萬塊就這樣飛了 可憐哪 ¯\_(ツ)_/¯
同是被三寶荼毒的苦命人，幫你們爭取到了獨家優惠，現在輸入科技狗折扣碼『3CDOG64G』就送 64G 記憶卡！原本加購可是要花 NT$400 滴，不用謝了 🤗
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全文評測
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::: 章節列表 :::
➥ 車體解析
00:00 哪裡環保？
00:31 外觀設計
01:31 動力煞車
02:39 型號分析
➥ 行車記錄器
03:19 選購要點
04:49 moto J Q-7
05:38 選手比較
06:00 無線傳檔
➥ 資費計算
07:05 資費計算
➥ 最後總結
08:33 心得總結
::: Gogoro S3 ABS 規格 :::
尺寸規格：1,890 x 740 x 1,110mm
軸距座高：1,316mm / 770mm
重量規格：102kg (無電池) / 119kg (含電池)
置物空間：26.5L
儀表板：正顯背光單色液晶
最大功率：7.6kW @ 3,000rpm
最大馬力：10.18hp @ 3,000rpm
最大扭力： 26 / 213Nm @ 0 - 2,500rpm
爬坡能力： 30% ( 17° ) : 40km/h
20% ( 11°) : 50km/h
10% ( 6° ) : 70km/h
傾斜角度：左：41° / 右：45°
單次續航： 約 170km ( 定速 30km/h )
動力系統：G2 鋁合金水冷永磁同步馬達
速度模式：電子油門 / 電子倒車鍵 / 油封鍊條
加速模式：智慧模式 / 標準模式 / 競速模式
煞車系統：油壓碟煞 / ABS 防鎖死煞車系統
碟盤規格：前 220mm 打孔碟 / 後 190mm 打孔碟
卡鉗型式：前 雙活塞 / 後 單活塞
輪胎規格：前 100 / 90 - 12 ( 59M ) / 後 110 / 70 -12 ( 53M )
前後輪胎：Maxxis MA-EV 高抓地力雙能胎
燈光系統：Class - C LED 頭燈 / LED 方向燈、尾燈組
::: 機車法官 moto J Q-7 規格 :::
處理晶片：晨星 SSC8339D
鏡頭構成：6G 全玻璃鏡片 f/1.8
解析幀率：1080P30fps
鏡頭畫素：200 萬畫素
錄影視角：DFOV 135°
錄影格式：2 分鐘循環錄影、TS 格式
記憶卡支援：最高 128GB microSD C10 / U1 / U3
供電方式：12V 轉 5V = 1.5A
防水係數：IP67
感測元件：三軸感應器
防水麥克風：Yes
無線傳輸：Wi-Fi
時間註記：App 校正 日期時間
拍照功能：App 控制
重量規格：50g
原廠保固：一年
建議售價：NT$5,500
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應用深度學習影像辨識技術於車門碰撞檢測之研析
為了解決機車行車紀錄器後鏡頭 的問題，作者黃子瀚 這樣論述：
汽車駕駛未依照二段式開門或者是未注意後方來車突然開啟車門使後方機車駕駛無法及時反應導致悲劇發生，在交通事故中，汽車駕駛不當開啟車門的方式也是屢見不鮮，中華民國交通部公路總局於109年5月統計平均每日有至八起事故。本篇論文使用深度學習之影像辨識技術於輔助汽車駕駛車門碰撞檢測，使用YOLOv4進行預測物件，預測出來的人與機車(腳踏車)物件重疊時將會合併新的物件為騎士，避免機車(腳踏車)在無駕駛狀態下出現誤報。並設計出警戒區域，當騎士進入警戒區域時會計算該騎士的預測框與警戒區域的大小計算兩者重疊度，該重疊度超過閾值時會提示汽車駕駛後方有騎士，在這時候開門將會有機率性發生事故。縮放階段採用了Lett
er box解決在行車紀錄器上物件愈靠近鏡頭時，物件會產生出嚴重的變形導致無法正確辨識，使用Letter box可以保留圖像的特徵與比例，進而提高準確度與信心度。
使用單鏡頭攝影機偵測前方載具之移動距離測量系統
為了解決機車行車紀錄器後鏡頭 的問題，作者馮凱偉 這樣論述：
本文開發一種應用於行車紀錄器估測前方車輛距離之安全駕駛系統，主要針對在一般市(郊)區道路，偵測前方車輛與本車的距離，現有的系統大多針對高速公路等背景較為簡單的場景，才有較高的偵測率，因一般市街區道路場景複雜，會有許多不定因素影響如，路面區域複雜、光影變化大、汽車機車重疊等現象，使車輛偵測技術難度增加，所以本文開發一種可以應用於市街區的前方車輛距離偵測技術，本系統主要分為五個部分：(1)因一般行車紀錄器著重於路面，視角會有偏低的情況，所以要去除車內靜止畫面，首先利用相鄰相減法找出兩幅之間的差異，並對影像進行變化率統計和累加，接著計算變化率的平穩度，較為平穩的部分判斷為車內靜止畫面，並做去除的動
作; (2)消失點偵測部分，因一般市街區環境較為複雜，所以要先濾除掉車輛不可能出現的區域，首先對畫面進行邊緣偵測(Edge Detection)，並對邊緣進行分類處理去除水平與垂直片段，再利用霍式轉換(Hough Transform)進行直線偵測，將找出來的直線進行分類，並選取所需的直線利用聯立方程式找出所有左與右直線的交點，進而提取出候選消失點(Vanish Point)，再以密度進行候選消失點分群，最密集的區域為消失點位置; (3)路面切割部分，以消失點為基準點，進行邊緣累加，找出累加出來最強健的邊緣當作路面區域分界線; (4)前方車輛偵測部分，只針對切割出來的路面區域進行偵測，利用車輛底
部陰影生成假定區域HG(Hypothesized Area Generated )，接著在利用SVM+HOG進行驗證HV(Hypothesized Area Verified)的動作(5)偵測出前方車輛後，再根據消失點計算出比例尺並標上距離。由於目前國內外市場較少只使用單眼攝影機拍攝視訊影片，有效的計算出前方多台車輛距離，大多的產品還有使用額外的感測裝置或GPS定位技術來輔助運算，且大多只在高速公路等較簡單背景才能有較高的偵測率，所本文率先研發針對市街區道路進行車輛偵測，期許能有效較低車落發生率，並可協助政府推廣交通安全政策; 在產品實質貢獻方面，可提昇企業相關智慧型車載視訊產品之附加價值及強
化其國際競爭力。