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中華科技大學 電子工程研究所碩士班 蔡樸生所指導 高瑞奇的 四旋翼飛行器影像偵測物流派遣系統 （2020），提出dji mavic air 2 vs m關鍵因素是什麼，來自於四旋翼飛行器、物流派遣系統、目標偵測、樹莓派、ESP32、Haar特徵分類器。
而第二篇論文國立交通大學 電機資訊國際學程 范倫達所指導 蘇絲密達的 無人機偵測工地安全帽暨顏色計數設計 （2019），提出因為有 GPS Waypoint、Android APP、HSV 過濾器、Tiny Yolo v3的重點而找出了 dji mavic air 2 vs m的解答。
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朝の連続散財小説「どりきん」はサンフランシスコ在住ソフトウェアエンジニアが、日々の生活の中でガジェットやカメラ、ドローンなどを散財しながら生活する様子を綴ったVLOGです。
基本、毎朝6時に更新していますので、チャンネル登録していただけると幸いです。
単発のレビューというより、日々の動画の中でガジェットやテクノロジーのすばらしさを伝えていければと思っているので、朝の連ドラのような感覚で連続的に見ていただけると嬉しいです。
このチャンネルで利用しているカメラ装備、周辺機器についてはこちらにまとめてあります。
https://note.com/drikin/n/n213d57184c72
【もくじ】提供 Hiroさん
0:00 本日のお題
0:38 朝ごはん
1:12 HollylandとBMPCC 4K
2:51 昼ごはん
3:32 Hollylandの遅延
4:38 SHURE SE846ケーブル(オヤイデ HPC-MXs)
6:44 BMPCC自撮りトーク(Mavic VS Skydio)
7:42 評価項目
8:07 安定性・性能
12:35 障害物
15:55 飛行音
17:18 画質(比較動画は概要欄にあります)
19:29 色味
21:31 パッケージング(コントローラー)
23:20 Skydio Beacon
24:02 どっちがオススメ？
24:31 1回目の感想
25:42 2回目の感想
28:00 自動運転の弊害
29:05 結論
30:00 〆トーク
30:36 このパターンどうです？
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四旋翼飛行器影像偵測物流派遣系統
為了解決dji mavic air 2 vs m 的問題，作者高瑞奇 這樣論述：
傳統的多旋翼飛行器大都以遙控器或手機APP操控方式進行。大疆創新(DJI)是全球最大的商用無人機廠，目前推出一款低價位的掌上型四旋翼飛行器(Tello)。此產品在市場上定位為玩具，搭配視覺定位系統，並結合飛行控制裝置，能穩定懸停、飛行、拍照，透過 Tello 應用程式，可以在行動裝置或手機上顯示高畫質畫面。點擊顯示螢幕即可自動起飛、降落、拍照以及錄影、彈跳模式、八向翻滾、一鍵飛遠、環繞等智能飛行功能。本研究希望藉由科普玩具結合程式設計來提升對電腦的學習興趣，針對科普玩具衍生出來的創新創意技能加以包裝，可提高科普玩具的附加價值。首先將Tello四旋翼飛行器與32位元微控制器進行結合，在Pyth
on的工作平台下，建立UDP底層通訊協議的Socket連線，由ESP32送出飛行控制命令至Tello。除了廠商提供遙控器或手機操控方式之外，本研究在樹莓派微處理器的架構下匯入Tkinter模組，設計Tello物流派遣圖控視窗介面。在視窗欄位輸入地址或地標，可自動轉換成經緯度的地理座標系統，並匯入google地圖進行飛行路徑的規劃。傳統空拍機影像圖片雖然可以呈現在手機或遙控器的螢幕上，但無法保存作特定用途。本文進行空拍取景，將空拍影片串流傳輸至樹莓派Cortex-A8微處理器作儲存，再進行影像剪輯、後製。針對空拍的影像圖片，採用 OpenCV所提供 Haar Cascade進行影像中物件的檢測，
利用樣本的Haar特徵進行的分類器的訓練，藉以得到串級Adaboosted分類器，產生訓練的xml文件。本研究以麥當勞的標誌進行空拍影像的目標偵測，可以獲得很好的辨識效果。
無人機偵測工地安全帽暨顏色計數設計
為了解決dji mavic air 2 vs m 的問題，作者蘇絲密達 這樣論述：
在不斷發展的文明中,建築業始終處於最高鏈上,這需要大量的建築工人。但是,這些地點很容易發生事故,沒帶頭盔可能是致命的原因。所提出的方法將有利於建築工地工人的安全措施。在這項工作中,通過無人飛行器(UAV)監控以固定間隔對每幀進行實時頭盔檢測和顏色計數。本論文的新穎性在於設計和集成一個 Android 應用,其中包括(i) 具有 GPS Waypoint 的無人機自動飛行,(ii)TinyYolo v3 模型,(iii)具有色相,飽和度和值(HSV)濾鏡的色彩檢測以及(iv)根據邊界框(BB)和顏色類別進行計數。該論文工作的另一個重要貢獻還包括為智能手機開發了Android APP,達成可攜式
操作無人機並全天候檢查建築工人的安全。選擇了五種最常見的頭盔顏色進行顏色檢測,並按幀計數。 Tiny Yolo v3 模型的整體精度為 94.14%,從 10 種不同情況下的 APP 性能觀察中檢測頭盔和其顏色計數為 78%,無頭盔計數為 73.95%。關鍵字:Android APP, GPS Waypoint, HSV 過濾器和 Tiny Yolo v3。