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花現臺灣：野花Spa108

為了解決google map路線規劃的問題，作者陳應欽 這樣論述：

愛花、愛自然、愛旅遊的你，必備一冊！31條秘密花徑，108種野花芳蹤…發現您未曾注意過的台灣土地之美！ 　　一本以花卉為羅盤，撰寫而成的台灣感動地圖！　　從深山到湖畔，從濕地到岩縫，　　走出水泥叢林，看見真正的一花，一世界…… 　　櫻花之美，一定要遠赴日本瞻仰？　　鬱金香的風情，一定要在荷蘭欣賞嗎？　　蕞爾台灣，孕育了四千多種原生植物，　　其中更有一千多種為本土特有種；　　包含熱帶、亞熱帶、溫帶及寒帶氣候的多元環境變出了萬千花樣，　　在深山、湖畔、海岸、步道、濕地，甚至岩縫之中絕美地綻放，　　只是我們對這片土地的陌生，遺忘了這些令人驚艷的角落。 　　每一種野花，都記憶著一個非主流的故事，　

　吐露最低調的芬芳，招引著你我去閱讀。　　當城市的噪音掩蓋了自然的呢喃，　　何不喚醒已在聲光裡倦怠的感官，　　跟隨本書鋪築的三十一條夢想渠道，走進山林開啟一場尋芳之旅？ 　　鼻頭角瀕臨滅絕的金花石蒜，　　小琉球璀燦綻放的棋盤腳，　　武陵谷地的緋紅天使山櫻花……　　在花卉的故鄉感受綠意的吐納，　　共同守護流著台灣DNA的繽紛生命力。 本書特色 　　一本以花卉為羅盤，撰寫而成的台灣感動地圖！　　從深山到湖畔，從濕地到岩縫，　　走出水泥叢林，看見真正的一花，一世界…… 　　水泥叢林的都市生活，分隔了我們與自然的親密關係，也忽視了自然的價值。 　　踏青、郊遊、旅行時，許多奇麗的野花與你擦身而過，大家總

會發出驚嘆聲︰「哇！那是什麼花啊！」但往往沒有頭緒，不知從何瞭解它們、認識它們。 　　不起眼的小野花，卻有著迷人的風采，它們經歷千年、萬年的演化，散佈在台灣的每一角落，從海邊到高山，看似靜謐卻充滿著生命力。 　　花現臺灣108不僅帶您走進郊山，從熟悉的步道、景點，發現您未曾注意過的台灣土地之美。 　　本書介紹台灣108種野花，地點涵蓋全台北、中、南、東部等31個野花熱點，希望藉由對野花的認識，喚起民眾對自然生態的關懷，進而了解生物多樣性的重要價值。 野花熱點QR Code，帶你輕鬆賞花趣 　　本書內附QR Code（二維條碼），連到google map中預先設定好的「野花熱點」再用最夯、最便利

的google map「路線規劃」功能，前往拜訪這一朵朵大自然的奇蹟。 作者簡介 陳應欽 　　國立東華大學自然資源管理研究所碩士。從國中開始，因參與科學展覽，一頭栽入植物的繽紛世界，投入植物觀察與生態攝影長達20餘年，走進山林、擁抱自然，已是不可或缺的生活元素。 　　現在也是雪霸國家公園解說志工，從台灣的國家公園、山林中的一花一草，不斷探訪大自然的奧妙，並且分享自然的感動。 　　並在《天下雜誌》、《經典雜誌》、《大自然雜誌》、《中國時報》等報章媒體發表生態報導文章，分享台灣自然之美。著有《山林蕨響》、《福爾摩莎的生命力——台灣的實用植物》（合著）、《東北角植物生態》（合著）等書。 　　E-ma

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google map路線規劃進入發燒排行的影片

基於FPGA單晶片及像素趨勢車道線檢測法實現車道線感測系統之研究

為了解決google map路線規劃的問題，作者廖國欽 這樣論述：

車輛自動駕駛系統目前主要是由自動跟車 (Adaptive Cruise Control, ACC) 以及車道偏離警示 (Lane Departure Warning System, LDWS) 兩大系統所組成。然而，自動跟車系統在實現過程中，由於必須藉由前方車輛實現車輛跟隨功能，因此若無前方車輛時則無法實現此功能。反觀車道偏離警示系統是依據車道線軌跡來幫助車輛保持於車道內，因此具備較高實用性。在此，本研究特別針對車道感測進行研究。由於傳統的車道線感測必須仰賴高效率的電腦才能有效地完成運算，為了克服傳統車道線辨識的缺點，本研究專注於如何將車道線辨識演算法簡化，並實現在單晶片上，達到低功耗之目的

。本研究以單一數位相機及單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 實線以精簡之硬體電路達到即時於白天及黃昏情況下進行車道線辨識。透過像素趨勢車道檢測法 (Pixel Trend Lane Detection, PTLD) 擷取特徵，並將所得之車道位置利用線性回歸 (Linear Regression, LR) 決定車道線的軌跡，再透過左右車道回歸線取得車道的中心線，藉此引導車輛穩定行駛於車道中。另外，本研究還搭配語音辨識擴充模組 (DFR0177 Voice Recognition) 來辨識由Google Map路線規劃所傳出的語音指

令。根據辨識的結果，輸出行車指令給FPGA，以此決定車輛轉彎或直線行車路線模式。根據本研究之實驗結果，在使用每秒90張畫面播放速度以及640×480影像解析度情況下，只需11 ms即可擷取車道線特徵。而由左右車道線線性回歸決定出的中心線與實際影像中的中心線，誤差僅在5個像素以內。故本研究不管在運算速度以及準確度上均符合實際運用需求，未來可以有效幫助車輛穩定行駛於車道，達成自動駕駛之目的。