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國立臺中教育大學 數位內容科技學系碩士在職專班 吳智鴻所指導 王維新的 運用深度學習技術建構抬頭顯示器數字辨識系統 （2019），提出抬頭顯示器測速關鍵因素是什麼，來自於數字辨識系統、人工智慧、抬頭顯示器、卷積神經網路。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 工業管理系 紀佳芬所指導 林啟訓的 評估車用抬頭顯示器之呈現資訊及設計樣式 （2014），提出因為有 抬頭顯示器、資訊式樣設計、偏好排序測驗的重點而找出了 抬頭顯示器測速的解答。

最後網站FLYone RM-H1 GPS測速偵測HUD抬頭顯示器 - 泓愷科技則補充：RM-H1是一款全新的高感度GPS抬頭顯示器，具備了行車電腦的功能，可以將車速、海拔高度、平均車速、行駛距離、最高車速等行車資訊即時投射在擋風玻璃。 RM-H1定點測速照像 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了抬頭顯示器測速，大家也想知道這些：

運用深度學習技術建構抬頭顯示器數字辨識系統

為了解決抬頭顯示器測速的問題，作者王維新 這樣論述：

科技的進步為生活帶來許多的便利，現今生活中數字辨識技術已逐漸普及，最常看到的是用在停車場或道路科技執法區間測速的車牌辨識，而戰鬥機之抬頭顯示器是測試評估中獲得數據的重要來源，現必須人工抄錄相關資訊，極為耗時，而本研究欲藉PYTHON及卷積神經網路建立辨識系統，辨識戰鬥機抬頭顯示器上之重要參數，並將數據匯入資料庫，減少人工抄錄耗時及人為筆誤機率，最後請專家協助試驗系統並進行訪談，最終本研究使用44張圖片，指示空速表以多層感知器及卷積神經網路建立之系統辨識正確率皆達100%；氣壓高度表以多層感知器建立之辨識正確率僅有50%，以卷積神經網路建立之辨識正確率達97%，評定以卷積神經網路建立之系統為一

可接受且可實際協助相關專業人員收集相關參數。關鍵字：數字辨識系統、人工智慧、抬頭顯示器、卷積神經網路。

評估車用抬頭顯示器之呈現資訊及設計樣式

為了解決抬頭顯示器測速的問題，作者林啟訓 這樣論述：

車用抬頭顯示器主要擷取對於駕駛人最關鍵的資訊，以投射技術呈現在擋風玻璃上，其主要的功用在讓駕駛人不需低頭檢視儀表板，便能快速掌握相關的關鍵資訊，像是速度、導航、及其他輔助警示，大大提升駕駛人的駕車安全性。相關的研究議題包含呈現的資訊、資訊的樣式、資訊呈現位置、資訊的配置、資訊色彩及對比問題等等。目前已有不少車廠開發抬頭顯示器，但針對內部功能資訊的設計式樣，以及其呈現顏色，並沒有一定的規則及共識，因此本研究將蒐集九個知名車廠的抬頭顯示器，歸納五個較常見的功能，操弄設計樣式及配色，以偏好排序測驗的方式，和後續訪談，了解受測者針對各功能資訊的偏好樣式及顏色組合；另外，研究也對台灣地區駕駛人，針對抬

頭顯示器應呈現的功能資訊，做大致的詢問及歸納。研究結果指出，式樣的部分受測者總體來說較偏好圖示大於文字，但圖示應設計簡單、大、卻又不顯粗糙；顏色部分的排序根據則分為顏色本身的意義、顯眼度、以及舒適感三種。抬頭顯示器呈現的資訊，受測者大體認為應呈現與交通狀況及車輛狀況危險性之相關資訊，不過像是研究所測試的主動車距巡航、車道偏移警示、以及定速等三者本身，受測者認為在台灣實用性不高，反而建議應包含車側警告、測速照相警示以及胎壓偵測三者。研究建議未來必須考量畫面整體效果來探討配色和式樣的問題，也建議未來可提高實驗設計的情境性，以更確切的指示受測者作答時應考量的因素，提高實驗有效性。

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