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國立中正大學 電機工程研究所 林惠勇所指導 吳律廷的 基於光流及深度學習的超車偵測技術 (2016),提出papago行車紀錄器關鍵因素是什麼,來自於光流法、卷積類神經網路、超車偵測。

而第二篇論文國立臺灣大學 電機工程學研究所 陳銘憲所指導 祁恒昱的 於行動裝置上之實境即時影像辨識 (2015),提出因為有 實境物品影像辨識、相似商品推薦、招牌導航、興趣區域、擴增實境的重點而找出了 papago行車紀錄器的解答。

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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papago行車紀錄器,大家也想知道這些:

papago行車紀錄器進入發燒排行的影片

2014/04/14 這是 PAPAGO行車紀錄器拍攝的影片,在一分二十秒左右,休旅車雖然往前進要讓我過,但我過不去。過不去我當然就停下來了,當時我看到他車子打倒退檔 《倒車燈亮》我喇叭就按住了..... 結果還是撞上!!!! 我猜他可能想說我過去了,也沒看後面就倒車撞到我。按喇叭的當下真的好想罵人,但是聽到熟悉的聲音,是要好的同事,面對好朋友我能說什麼呢?當然撐著說沒關係...嗚嗚嗚~~~~

基於光流及深度學習的超車偵測技術

為了解決papago行車紀錄器的問題,作者吳律廷 這樣論述:

近年來,智慧型車輛的興起,讓車用影像成為熱門的研究項目,本研究提出一個利用安裝於車輛正後方的行車紀錄器偵測超車並協助駕駛變換車道的即時系統。在這項工作中,我們提出基於運動線索定位出可能的目標物。接著,用卷積類神經網路(Convolutional Neural Network)辨識車輛,並用一段時間的追蹤判斷車輛的行為,確認為超車之後才對駕駛發出警告。此外,我們針對運動線索和卷積類神經網路同時在重複物件問題上發生的錯誤提出一個可靠的算法,我們實驗於白天的市區、高速公路以及夜晚的場景中,總計共有180,000個幀,每一張幀所需時間約為10ms,這證實此系統能良好的使用於真實的道路上。

於行動裝置上之實境即時影像辨識

為了解決papago行車紀錄器的問題,作者祁恒昱 這樣論述:

多媒體影音(Multimedia Data)已經成為巨量資料(Big Data)中很重要的一部份。在我們的日常生活中,就會接觸到許多的多媒體影音。例如:社群網站上的影音(social media)、監視器影片和行車紀錄器的影像、以及醫療用影像等等。這些巨量增長的多媒體影音,已經無法使用傳統的方法做有效的處理。因此,如何及時的在多媒體影音中找到重要的、有價值的資訊,是我們未來的重要課題。近年來,隨著行動裝置的普及與穿戴式裝置的輔助,擴增實境(Augmented Reality)的應用顯得更為可行。舉例來說,一般使用者在逛街的時候,只要將手機的相機對著街景,便可以即時取得街上所有店家、景物相關的

資訊。然而,這些應用的達成都必須仰賴一個不可或缺的技術,那就是在現實環境中的即時影像和物品辨識。我們在這篇博士論文中,提出了一個在行動裝置上的實境物品辨識系統(SAGRO)。由於結合了網格表示方法(grid based representation)與結構學習(structured learning),並考慮了不同網格間彼此空間上的關係,我們所提出的系統能夠更精確、及時的辨識出實境物品。此外,基於物品辨識的技術,我們還提出兩個能協助使用者日常生活的應用。首先,我們還提出了一個線上商品搜尋及推薦系統(UbiShop),讓使用者看到喜歡的商品時,只要拍張照就能夠獲得該商品的相關資訊,以及外型相似的

商品推薦清單,作為購買時的選擇。其次,我們利用物品辨識的技術,來找尋街上的興趣區域(Interesting Regions),並用這些興趣區域來改善車用導航的提示,藉此避免駕駛在複雜的路口轉錯彎。