即時影像監視器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

警政雲端運算發展計畫(第二期)警政巨量資料分析與運用執行情形

為了解決即時影像監視器的問題，作者審計部 這樣論述：

　　中華民國審計部獨立行使審計職權，監督政府及其所屬機關預算之執行，並就其運用資源之經濟性、效率性及效果性進行考核，本書揭露內政部警政署辦理警政雲端運算發展計畫(第二期)-警政巨量資料分析與運用執行情形，核有雲端影像調閱系統整合本島各市縣政府警察局路口監視錄影系統比率仍低，及該系統尚乏自動檢核功能，難以即時掌握各路口監視器妥善率等情事，經審計部促請研謀改善，權責機關已研提具體改善措施。

即時影像監視器進入發燒排行的影片

深度學習結合影像辨識之防災性應用研究

為了解決即時影像監視器的問題，作者鄭宏博 這樣論述：

現今都市發展快速，交通運輸量也隨之增加，近兩年我國頻頻傳出有機車誤闖而騎乘至國道上進而發生意外事故之災例，對於高速行駛於國道上之車輛無疑是一大威脅；本研究研以CCTV影像作為研究數據集將錄製之影像進行每秒截取方式，作為研究訓練圖集，進而藉由影像辨識技術結合深度學習技能，達到提升行駛車輛的辨識正確度。本研究運用YOLOv3之類神經網路對車輛偵測進行辨識，由研究之分析及驗證結果可得知，訓練圖集提高至6000張以進行600張之回測，則所訓練之車輛辨識精確度均可達到95%以上，召回率亦可達到90%以上。此外，本研究並提出誤闖國道之機車警示系統雛型；未來若能將本研究之成果應用於高速公路匝道入口，即可立

即辨識出誤闖的機車等違規車輛，進而先行予以攔阻，自然得以避免誤闖或違規之車輛於高速公路肇生的意外事故。

黃阿瑪的後宮生活：等我回家的你

為了解決即時影像監視器的問題，作者黃阿瑪,志銘與狸貓 這樣論述：

《黃阿瑪的後宮生活》第七本年度著作《等我回家的你》 癡癡等著你。   回顧2020年後宮生活點滴， 歷經後宮第二次搬家， 眾貓與奴才再度適應新環境， 四小虎成員小花正式進入後宮， 而暗潮洶湧的後宮內鬥卻也輪番上演⋯⋯       狸貓: 當我們出遠門、不在家的時候，總擔心著他們會不會餓著或是無聊，但實際上，他 們大多數時間都在睡覺和吃東西，感到無聊的時間可能也不至於太長，然而我 們心理上還是不免擔心：「他是不是正在等我回家呢？」導致每次只要在外玩 樂太晚回家，就容易心生內疚，我想，這也是養寵物的人「應該」要有的心 情，這應該算是一種負責任的態度吧！   志銘: 雖說是「放心」，但事實上真能

完全放心嗎？看著窗外的景色變化，內心應該要 很放鬆的我們，幾分鐘前剛上車，ㄧ坐下我和狸貓就互相詢問：「啊！剛剛浣腸 的門有鎖上嗎？」、「阿瑪跟柚子有分開嗎？」、「有讓柚子小花待在一起嗎？」 接著隨即打開監視器察看後宮每個房間的即時畫面，確認大家都安好，才真能稍 稍放鬆。   ►等人回家的貓咪們◄ ★渴望破壞的阿瑪(2007/01.07出生，男孩) 阿瑪在有吃飽的狀況下，通常可以一連睡上好幾個小時， 直到有人回家才會醒來，是個名副其實的「昏君」， 但如果是沒吃飽又沒人在家的話，他就會是個壞壞的皇上， 到處為非作歹，霸道使壞。   ★自言自語的招弟(2011/06.01出生，女孩)  若真要比較後

宮哪隻貓最乖巧的話，招弟應該還是排進前三名。  平常的她總是安安靜靜做自己的事情，舔毛、看風景、睡覺，  就算整天都沒有人在家，她也是完全沒差。   ★讓你內疚的三腳 (2007/08.04出生，女孩) 親人的三腳，總在我們準備要出門時，用那炙熱的視線緊盯著即 將背叛遠離她的我們，三腳好像在說：「你..真的要出門了嗎？」 透過那看起來很哀傷的表情，意圖讓人掉進無法釋懷的愧疚感黑洞。   ★有自己宇宙的 Socles  (2010/04.20出生，女孩) Socles不吵不鬧，對人類也十分親切友善，沒見到人的時候，她不會大聲哀號、若是有人到她身邊，她也會很開心的討摸，或許這就是她對我們的打招呼方

式吧，沒人在的時候，她可能覺得更輕鬆，不必處理過多的社交禮儀。   ★讓你揪心的嚕嚕 (2007/07.14出生，男孩) 等我們出門回家後，久未見到人的嚕嚕，通常會先喵喵大叫個幾聲，緊接著就會 以迅雷不及掩耳的速度移動到身旁，進行一次又一次確實又熟練的撒嬌動作，這是一種近乎暴走的討債，很瘋狂也很霸道，屬於不恐怖的恐怖情人類型。   ★敏感易 High的柚子 (2013/09.20出生，男孩) 柚子雖然是個運動健將，但其實他是個心思細膩的青少年，不太敢表露情緒，看 見其他貓正在對我們撒嬌，柚子也不一定會跑過來爭，有時他會在一旁默默觀看， 等到其他貓離開，他才會靠過來討拍屁屁（他的嗜好）。   ★

非狸貓不可的浣腸(2015/04.12出生， 男孩) 自從狸貓的抱抱訓練成功之後，浣腸就變得異常黏人，而且特別是針對狸貓，只要ㄧ沒看見他，就會對著門外瘋狂喵喵叫，直到我們精神錯亂產生幻聽。但他會繼續叫，直到他發現再怎麼叫都沒人會應門，或是認清狸貓真的不在家的事實後，他才肯善罷甘休。   ★看門的小花(2019/11.01出生，女孩) 才剛滿一歲的小花，已經不再像幾個月前那樣熱情有活力，雖然比起其他貓，她仍然是目前後宮最活潑年輕的，還好有好哥哥柚子，總是領著她在後宮到處玩耍探險，才不至於讓她的好奇心太快消除。

開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究

為了解決即時影像監視器的問題，作者王怡婷 這樣論述：

隨著全球暖化、氣候變遷、降雨型態改變，各地強降雨事件頻率上升進而使都市排洪系統排水不及導致淹水，造成巨大的經濟損失，過去被視為不尋常的極端氣候到未來恐成為常態現象。為能有效防範重大災情，政府在低窪地區或易致災地區設置感測水位之系統，但因維護與設置之成本較高，所以本研究採用來自民眾拍攝、水情影像回報以及都市現有的各類監視設備(Closed-Circuit Television, CCTV)影像，提出利用影像辨識與深度學習結合之自動淹水辨識模式，並透過輪胎偵測估算可能淹水高度，作為掌握都市各區域淹水與否的資訊來源，以供決策者作為因應對策制定或決定之參考。本研究使用汽車車輪為偵測物件為例，經由深度

學習框架Yolov4進行圖像學習與辨識，以輪胎淹沒高度判釋淹水層級。主要研究為辨識三個不同的淹水層級警示：全輪胎識別、淹水高度達三分之一輪胎、淹水達二分之一輪胎。而在結果訓練中選出最好的模型達到67%的準確率以及IoU (Intersect over Union)值達到68%。透過此篇研究，未來將可以此為參考發展出低成本自動化淹水偵測系統以達到快速的淹水辨識，在最短時間內達到即時救災效果。