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國立中興大學 生物產業機電工程學系所 謝廣文所指導 李昌叡的 應用卷積神經網路於鴨隻位置辨識與距離分析之研究 （2019），提出群暉nas網址關鍵因素是什麼，來自於鴨、卷積神經網路、圖形識別、離群距離、預警系統。
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應用卷積神經網路於鴨隻位置辨識與距離分析之研究
為了解決群暉nas網址 的問題，作者李昌叡 這樣論述：
臺灣在2015年發生了多起高病原性禽流感疫情，重創整個家禽產業。若能引入機器學習技術自動觀察鴨隻是否產生異常，不僅能夠節省人力更能配合非開放飼養達成防疫之目的。本研究針對健康的平飼北京鴨進行離群模式分析，此研究包含影像擷取系統、位置偵測系統以及離群距離計算系統與鴨隻預警系統四大部分。影像擷取系統使用一個嵌入式系統搭配一台網路攝影機，以每三分鐘一輪的時間間隔擷取鴨隻影像，並上傳至網路連接儲存設備。位置偵測系統使用Faster R-CNN建立一個用於找出鴨隻在影像中位置的模型。離群距離計算系統則使用位置偵測系統得出的鴨隻位置，進行單張照片中族群間隔距離計算，並經由統計定義出鴨隻離群距離門檻。最後
預警系統則會判斷影像的族群間隔距離是否大於鴨隻離群距離門檻，並將影像及離群資訊顯示至預警系統網頁及應用軟體(Application, APP)上，且發出推播通知告知禽場管理者出現離群事件。本研究開發之鴨隻離群距離分析系統，其中的鴨隻位置偵測模型經試驗評估準確率及涵蓋率皆能達到95%以上，並且在統計了4,456張鴨隻影像後，發現健康鴨隻的族群間隔距離與飼養規模相關，且連續離群最高次數會隨著離群距離的增加而減少。