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國立雲林科技大學 電子工程系 夏世昌所指導 鄭孟杰的 基於學習方法之影像雨滴多寡偵測系統 (2020),提出mio行車紀錄器關鍵因素是什麼,來自於深度學習、雨滴偵測、嵌入式系統。

而第二篇論文淡江大學 風險管理與保險學系保險經營碩士班 汪琪玲所指導 朱庭萱的 利用新科技降低交通事故的社會成本 (2018),提出因為有 車載資通訊科技、社會成本、交通事故、金融科技、警察、肇因的重點而找出了 mio行車紀錄器的解答。

最後網站MiVue™ 汽車行車記錄器 - Mio則補充:MiVue汽車行車記錄器系列:單鏡頭、雙鏡頭、後視鏡、後鏡頭、星光級等各式汽車記錄器,Mio作為世界級行車紀錄器品牌領導者,用畫質清晰完美的MiVue行車紀錄器, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了mio行車紀錄器,大家也想知道這些:

mio行車紀錄器進入發燒排行的影片

汽車熄火時候,行車紀錄器也跟著瞬間斷電,下次車輛再啟動時,
日期時間全部重設,即代表內置電池已老化,更換內置鋰電池才可保存日期和時間。

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基於學習方法之影像雨滴多寡偵測系統

為了解決mio行車紀錄器的問題,作者鄭孟杰 這樣論述:

摘要 iABSTRACT ii目錄 iii表目錄 v圖目錄 vii第一章 緒論 11.1 前言 11.2 研究動機與目的 31.3論文架構 4第二章 相關研究與探討 52.1雨滴偵測相關研究 52.2 氣候辨別相關研究 11第三章 深度學習雨滴多寡訓練模型 183.1雨滴偵測模型系統架構 183.2 日間影像資料庫建置及模型訓練 193.2.1 日間影像資料庫建置 193.2.2 日間模型訓練 223.3 夜間影像資料庫建置及模型訓練 303.3.1 夜間影像資料庫建置 303.3.2 夜間模型訓練 333.4 熱力圖分析 403.4.1 日間影像熱力圖分析 413.4.2夜間影像熱力圖分析

47第四章 即時嵌入式雨滴偵測系統 554.1 硬體介紹 554.1.1 Google Coral Dev Board開發版 554.1.2 網路攝影機 574.1.3 壓克力板 584.2 街頭測試結果 594.2.1 模型量化 604.2.2 日間&夜間影像辨識演算法 624.2.3 日間視頻的測試結果 644.2.4 夜間視頻的測試結果 664.3 即時雨滴偵測系統展示 694.3.1 作品展示 694.3.2 展示結果 704.4論文比較 72第五章 結論 74參考文獻 75

利用新科技降低交通事故的社會成本

為了解決mio行車紀錄器的問題,作者朱庭萱 這樣論述:

過去發生車禍時,當事人必須等待警方或是理賠人員到達事故現場處理,可能會造成後方車輛回堵之情形,甚至有二次事故之發生,然而以行車紀錄器、車載裝置、手機APP等科技替代警方或是理賠人員處理筆錄與現場蒐證,即可大幅減少處理現場事故所需警力、車禍當事人的時間成本、以及對其他車輛形成的社會成本。因此,本文以利用新科技取代警員現場處理交通事故為目標,透過檢討各類車禍案例,將所有案例分成車機可完全處理、部分處理、或完全不可處理三個類別,並針對部分處理或完全不可處理兩類,思考運用手機APP回傳照片或補充資料…等替代方案幫助解決,以期提供保險公司,作為規劃「以新科技取代人員抵達交通事故現場處理」之可行性的參考