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國立臺灣大學 機械工程學研究所 李綱所指導 林舜友的 融合影像與圖資之自駕運具定位系統性能提升研究 （2017），提出衛星即時影像hd關鍵因素是什麼，來自於自動駕駛、定位系統、低價位、感知器融合、影像辨識、電子地圖。

而第二篇論文國立成功大學 測量及空間資訊學系 張秀雯所指導 蘇梓喬的 基於電腦視覺及卷積神經網路進行行人航位未對準改正以改善手機行人導航 （2017），提出因為有 未對準角、室內定位、行人航位推算、電腦視覺、深度學習的重點而找出了 衛星即時影像hd的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了衛星即時影像hd，大家也想知道這些：

融合影像與圖資之自駕運具定位系統性能提升研究

為了解決衛星即時影像hd的問題，作者林舜友 這樣論述：

本論文致力於研發使用中/低價位的感知器透過融合技術來達到SAE針對自駕載具分級之LV3所需之定位系統，同時，本論文所定義之準確度乃以整車系統在穩定且安全的運作情形為前提下，定位系統資訊充分且足夠準確，因此並不需要如同SLAM追求數公分的誤差而耗費大量成本，使定位系統性價比低且受限於中低速場域。 為了使用中低價位之感知器來實現全自動駕駛載具所需之定位系統，本論文首先根據交通部之道路法規以及載具規格進行準確度的量化定義，而後提出一套以圖資導引技術為基礎，透過動態拘束型無損卡爾曼濾波器(DCUKF)融合影像辨識模組所提供之區域環境資訊(側向車道線或縱向停止線)、衛星定位的絕對位置資訊與慣性感

測的車輛運動資訊，動態調整取樣點分布之限制邊界，並搭配錯誤偵測模組監測各個感知器的當前狀態，適時調整DCUKF所使用之量測協方差矩陣與切換量測更新階段所使用的感知器資訊，提升定位系統抗雜訊干擾之能力並獲得最佳估測結果。 藉由上述方法，可使自動駕駛系統於使用中、低價位感知器的情況下，仍擁有足夠準度的定位功能，並於衛星定位系統或影像辨識系統之單一感知器失效時，延長可信的定位估測結果，給予自動駕駛系統較安全的行駛行為，實現低價位且兼具準度與穩定安全之自動駕駛載具定位系統。 最後，本論文於工業技術研究院中興院區進行定位系統之實驗數據採集，並分別進行可行性測試、演算法狀態分析與穩定性測試三種

實驗，測試出定位系統準確度確實符合目標之公分等級定位，且定位系統在長時間運作時的狀態皆無發散震盪的情況發生，同時錯誤偵測亦能正確指示出當前演算法狀況。

基於電腦視覺及卷積神經網路進行行人航位未對準改正以改善手機行人導航

為了解決衛星即時影像hd的問題，作者蘇梓喬 這樣論述：

基於衛星定位的發展成熟，其優缺點已逐漸廣為人知，達到公分級的定位精度令衛星定位技術廣泛地應用於測繪領域以及導航領域。然而，環境結構遮蔽衛星訊號的影響成為其誤差不穩定的因素，尤其當使用者長時間待在室內環境時，衛星定位顯然無法給予穩定的位置解。在諸多室內定位技術發展的時代，如何整合不同的技術以及銜接室內外導航已變成主要的課題，本研究所使用的行人航位推算(PDR)即為其中一種常見的室內定位技術。此外，近年來微機電技術的快速發展使得智慧裝置之體積大幅縮小且價格低廉，多種以智慧裝置為主體的室內定位技術逐漸地普及化，然而低精度的特性亦成為使用低成本感測器定位的硬傷。PDR的原理為根據慣性感測器特性來進行

導航，相較於慣性導航系統利用積分原理的方式，PDR演算法能大幅減少低成本感測器所帶來誤差快速累積的影響，然而，PDR所需克服的問題為如何達到精密的姿態計算以及未對準角改正，前者主要著重於裝置的方位計算，以利坐標系統間的轉換以及裝置水平航向的推算，後者則著重於計算手機以及行人航向之間的未對準角，藉此將裝置航向改正為行人行進方向，上述兩者計算的準確度、自由度以及即時性大大的影響了PDR成果的穩定性以及使用上的方便性。鑒於如今深度學習以及電腦視覺的蓬勃發展，對於大量影像的處理越趨快速，本研究發現將其應用於計算手機未對準角的潛能，因此於本研究中提出多種基於電腦視覺以及深度學習進行未對準角校正的方式，期

望即使於手持模式下仍能達到高準確行人導航。除了提出多種未對準角改正方法外，本研究也針對多種未對準角計算方式進行比較與分析，從而推得最佳的整合模式以優化行人導航。

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