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國立高雄科技大學 電子工程系 陳朝烈所指導 朱可望的 單相機立體視覺估計與其交通工具視覺之應用 （2021），提出toyota surf車高關鍵因素是什麼，來自於。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 陳朝烈所指導 楊豐瑞的 單鏡頭前方視覺於先進駕駛輔助系統之應用 （2019），提出因為有 的重點而找出了 toyota surf車高的解答。
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新在哪裡?
●由 Zinger 車系衍伸、中華汽車主導開發的全新皮卡貨車，提供兩個車型選擇。
●貨台採用皮卡風格的一體式設計 (兩側無開啟機構)
●貨斗內部空間長為 1,703mm，而寬度則多為 1,462mm，最窄之處受限輪拱內縮為 1,137mm，載重量可達 710 公斤(精采型)，而貨台距地高度為 749mm、車長為 4,660mm。
●擁有專屬專屬「青松綠」新車色，輪圈方面精采型配備 15 吋鐵圈，晶鑽型則為 17 吋鋁圈的配置。
●引擎與五門車型相同，採用 4G69 2.4L 直四 16V 引擎變速箱搭配 Hyundai 韓國製 5 速自排變速箱與後輪驅動，附有 ECO MODE 節能駕駛模式，平均油耗 10~10.2km/l ，能源效率 2 級。
說到國內特有的商旅車市場，可以追溯至 CMC 中華汽車在 1997 年為了與當時市場霸王 Toyota Zace 競爭，與 Mitsubishi 共同開發推出了跨世代商旅車 Freeca 車系，以商用車底子結合類似 SUV 般的外觀，同時滿足家庭與事業需求的特性。商旅車多元的用途在國內汽車市場上一直佔有一席之地。CMC Zinger 於.2005 年正式取代 Freeca 車系，推出至今有 15 間經歷幾次的重新包裝，並於去年推出大規模改款車型，除了外觀上又有精進之外，也迎合法規導入了更多的主被動安全配備。
如今中華汽車在 Zinger 車系推出 15 週年之際，再度推出自行研發的 Pickup 車型，承接過去曾與 Zace/Surf 貨車互相抗衡的 Freeca 雙門貨車版地位。對比近幾年百萬級距的主流進口皮卡，或許有人對這類型的國產貨車稱作 Pickup 感到疑惑，但其實 Pickup 算是長頭貨車一種類型，在台灣市場其實也有相當長的歷史，早期有裕隆雷鳥系列、速利頂好、雪鐵龍來旺 C-15 貨車、雷諾紅龍小貨車等等不勝枚舉，只是因為消費購車型態改變後逐漸被淘汰，使得現今的選擇相當稀少，逐步被人淡忘罷了。
#大贏家 #皮卡 #記得開啟cc字幕
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單相機立體視覺估計與其交通工具視覺之應用
為了解決toyota surf車高 的問題，作者朱可望 這樣論述：
現今 ADAS 發展趨勢大部分多以使用多種感測器(LiDAR、Radar、GPS)收集環境資訊，再依靠機器學習等高計算成本之演算法進行處理，但是 LiDAR 等感測器成本與單目攝像機相比之下高昂許多，且高計算成本之演算法容易造成電腦之計算負擔，造成可能無法作出及時之反應。本文提出以單相機立體視覺做為核心，構建出以自身為原點之 3D 網格用以定義環境中立體資訊，結合分水嶺演算法(WatershedSegmentation)以切割出開闊空間；並建立起一穩定流場系統以推算出穩定的移動視覺擴張焦點(FoE)，再藉由觀察移動視覺擴張焦點座標變化推測出自身姿態之規則性(Rule Based)系統。本文將
使用德國卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術研究院(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute, KITTI)聯合創辦的計算機視覺演算法評測資料庫中鄉下道路、市區道路、州際公路等環境做驗證，證明研究內容可行性。實驗結果顯示本文所提出透過結合單眼立體視覺與流場演算法之Rule Based 演算法在白天駕駛環境能有效的估計出當前車輛姿態，並能夠在部分非複雜駕駛環境中展現出不俗於部分使用機器學習/深度學習演算法之自身車輛姿態估計，並且在系統穩定運行之狀況下，偏行角度(Yaw)最低誤差可到 0.0005 Degr
ee/meter。
單鏡頭前方視覺於先進駕駛輔助系統之應用
為了解決toyota surf車高 的問題，作者楊豐瑞 這樣論述：
本文為實現先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)晶片化，達到系統落地之目的，設計過程將透過單鏡頭攝影機執行影像處理演算法，並設計基於汽車行駛規則之專家系統，減少運算成本與記憶體消耗，克服在目前多數研究中，以類神經網路與機械學習作為演算法而無法在本地端執行之問題。本文以單鏡頭攝影機基於光流法做為系統核心演算法，藉由偵測出移動視覺擴張焦點(Focus of Expansion, FoE)，建構影像視覺深度訊息，實現智慧車輛視覺輔助系統，其中系統架構包含：智慧自適應車燈(Intelligent Adapted Headlamp, IAH
)、道路偏移警示系統(Lane Departure Warning System, LDWS)和同步定位與地圖構建系統(Simultaneous localization and mapping, SLAM)，為智能車搭建視覺感官，接收周邊行駛環境資訊，避免出現危險駕駛行為及碰撞障礙物的可能。 研究中所測試的影像資料集皆出至於德國卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術研究院(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute, KITTI)聯合創辦的計算機視覺演算法評測資料庫，此組織收納各種行車環境可讓系統驗證，
本文將擷取市區道路、州際公路、鄉間小路三種環境做驗證，證明研究內容可行性。