e27陶瓷燈座的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

基於熱圖像識別技術的實時雨水檢測系統

為了解決e27陶瓷燈座的問題，作者傅保昕 這樣論述：

現代社會繁忙，在建築物內工作的民眾不一定能得知室外天氣的實時狀態，為了能迅速理解室外大概的天氣狀態，民眾通常會使用網路或APP來查詢，查詢到的結果通常是大區域地區的預估狀況，但就小區域而言此資訊不具有實時性。本論文提出基於熱圖像識別技術的實時雨水檢測系統，紅外線熱像儀搭配樹莓派3B+偵測發熱的陶瓷加熱燈(Ceramic Heat Lamp)當作辨識目標物。每秒讀取一次陶瓷加熱燈當下狀態，先將它加熱到180度，水一碰到加熱面就會立刻蒸發，此加熱狀態被定義為Hot；當水接觸到高溫的陶瓷加熱燈時蒸發後，加熱面接觸水的部分會產生溫度變化，此狀態被定義為Rain。當系統斷電陶瓷加熱燈未加熱或是未加熱到

180度溫度不足，此狀態被定義為Others。在實驗中，將Hot、Rain和Others三類熱影像圖片集資料放入Google Teachable Machine平台使用機器學習訓練，Hot 150張、Rain 150張、Others 300張做50回訓練，每批16份資料，學習率定為0.001，經過訓練後生成模型和標籤後放入樹莓派。為了增加辨識處理效率，在樹莓派上安裝神經運算棒二代，接著建立OpenVINO環境，安裝OpenCV和TensorFlow Lite為物件辨識和邊緣運算使用，讀取訓練過的模型和標籤，便可開始執行辨識，讀取熱像儀的鏡頭畫面，會立刻顯示信心度，經測試Hot信心度能達到平均9

9.088%，Rain信心度能達到平均98.792%。未來，提出的商業化系統可以為當地區域提供可靠和實時的雨量檢測系統，其中包括百貨公司、地鐵站、地下商場和其他設施。

基於嵌入式系統上開發即時感測監控系統

為了解決e27陶瓷燈座的問題，作者楊凱程 這樣論述：

本研究使用樹莓派(Raspberry Pi)與感測器建構一個即時監控系統。系統使用Python語言撰寫，不同於一般單程序運行的腳本，本研究採用多程序架構，將系統劃分多個子程序執行，藉此完全發揮處理器之效能，達成高效率且高穩定性的即時監控系統服務。系統透過樹莓派提供的通用型輸出/入接腳(GPIO)連接周邊電子元件，達到控制溫濕度的效果，並將網頁伺服器及資料庫整合於其中，降低系統成本。使用者可連上使用響應式網頁的監測系統網站，觀看相關感測數據，並可直接透過網頁控制系統，讓使用者輕鬆掌握與管理所有狀況。