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國立彰化師範大學 機電工程學系 陳明飛所指導 洪進丁的 智慧化行車安全影像辨識系統研發 (2017),提出garmin行車記錄器ptt關鍵因素是什麼,來自於影像處理、深度學習、霍夫轉換、YOLO神經網路、樹莓派、神經運算棒。

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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garmin行車記錄器ptt,大家也想知道這些:

智慧化行車安全影像辨識系統研發

為了解決garmin行車記錄器ptt的問題,作者洪進丁 這樣論述:

目前汽車的行車記錄器,大多僅記錄及儲存行車過程的影像;部分才具有行車安全預警功能,包含偵測前車距離、車道偏移等等。有鑒於開車時容易因為駕駛者的疏忽,而造成追撞、擦撞等等交通事故,造成不可挽回的結果。本研究利用影像辨識結合深度學習,建立一智慧化行車安全影像辨識系統。本研究將利用行車記錄器之影像作為樣本,在電腦上開發一套駕駛安全輔助系統。車道線部分首先將影像設定偵測區域並轉換為灰階以降低運算量,接著用Canny找出影像中的邊緣,再使用霍夫轉換標示出車道線;車輛辨識使用像素量與YOLO(You Only Look Once, YOLO)神經網路,對兩種方法做速度與準確的比較。在不同環境下測試車道與

車輛辨識的效果,並根據所設定前車車距與車道偏移之條件觸發預警,最後利用樹莓派與神經運算棒測試神經網路的檢測速度,建立嵌入式系統的初步架構。