走在汽車革命的路上論文書籍站
中央警察大學 交通管理研究所 周文生所指導 陳冠宇的 大型車行車視野輔助系統對駕駛行為影響之研究 （2018），提出電子後視鏡驗車關鍵因素是什麼，來自於先進車輛安全系統、行車視野輔助系統、駕駛行為、主觀量測法。
而第二篇論文國立雲林科技大學 電子工程系 蘇慶龍所指導 李中然的 NEON技術應用於車用環景影像系統之設計與實現 （2016），提出因為有 車用環景影像系統、NEON的重點而找出了 電子後視鏡驗車的解答。
電子後視鏡驗車進入發燒排行的影片
這次特別企劃，試駕2020小改款CR-V的同時
請來兩位5代CR-V(小改款前)的車主
一起來看這次小改款，改了些什麼？
另外也請車主分享：擁車心得，CR-V的優點，
還有自己最不喜歡的缺點！
通通都講！毫無保留！
也歡迎如果在看影片的妳/你，也是5代CR-V車主
有什麼心得想法，都留言跟我們說！
如果不認同影片中兩位車主的說法，也一定要留言給我們知道！
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大型車行車視野輔助系統對駕駛行為影響之研究
為了解決電子後視鏡驗車 的問題，作者陳冠宇 這樣論述：
隨著先進車輛安全系統(AVSs)概念興起，滿足人性需求的安全科技油然而生，如倒車影像輔助系統、BSM盲點偵測警示系統、自動緊急煞車等等，都直接或間接地協助駕駛人避免事故危害發生。因大型車輛之車體設計及噸位較重，交通部為減少大型車因視覺死角所發生事故案件，經國內外研究經驗並與相關產、官、學界討論，以訂定檢驗車輛法規，來強制大型車輛裝置行車視野輔助系統(Vision-based Driver Assistance Systems, VB-DASs)。本研究將探究裝設該設備後，對於駕駛人在駕駛行為的影響層面，以了解駕駛人與設備之連結關係。我們以相關理論基礎下設計問卷，採NASA-TLX主觀量測法(
NASA-Task Load Index)為基礎設計問卷架構，針對心智要求、體力要求、時間要求、自我績效、努力與挫折等六個向度施測，來探究大型車駕駛對於行車視野輔助系統在左右轉向及倒車情境時，對駕駛作業(心智)負荷影響程度。分析量化數據結果之後，我們得知大型車輛駕駛大致給予正面評價，且對於心智負荷部分低。本研究問卷工具可作為後續推動各項車輛輔助系統時評估影響駕駛程度之參考。
NEON技術應用於車用環景影像系統之設計與實現
為了解決電子後視鏡驗車 的問題，作者李中然 這樣論述：
在現今社會中常常會有因視覺死角造成的交通事故發生，因此在目前車用電子產業發展的進步下，車用環景影像系統(Around View Monitor, AVM)解決視覺死角的情況，此系統能使駕駛者在路邊停車、狹路會車、A柱或後視鏡視野受限的情況下能輕鬆避免碰撞發生。本論文所提供的車用環景影像系統是使用數位的嵌入式開發板與HD解析度(1280×720)的魚眼攝影機，藉由4顆魚眼攝影機安裝於實驗車的前後左右，透過校正布上的特徵點手動輸入拼接座標，使校正模式經由魚眼校正、單應性矩陣拼接成AVM畫面，再建立查找表(Look Up Table, LUT)給執行模式使用；執行模式運用LUT將讀取的影像資料直接
轉換成AVM畫面，再經由顏色調整、線性內插和色彩混合等影像處理將AVM畫面優化效果，畫面亮度能一致性，且畫質能平順無接縫。在實作上，高解析度畫質在嵌入式開發板上運算量過大，需處理四顆高解析度攝影機的影像資料，若以每秒30張影像運算4個NV12格式的影像資料(4×1280×720×1.5)，每秒共需要運算158MB，是SD解析度(720×480)的3倍，在軟體開發上已無法再優化時，為了改善此情況，本論文使用處理器ARM才有的NEON硬體，NEON適合運用在影像處理的運算上，因此藉NEON技術來優化演算法開發，並使用Pthreads做多核心處理，優化結果使原先系統FPS提高1.6倍，減少約40%的
運算時間，能有效改善系統運算處理。