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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),提出羅技c920 pro關鍵因素是什麼,來自於深度學習、雨滴偵測、嵌入式系統。

而第二篇論文南臺科技大學 電機工程系 邱俊賢、謝銘原所指導 林瑋琮的 基於ROS整合SLAM架構之自主室內導航機器人之實現 (2020),提出因為有 機器人作業系統(ROS)、及時定位及件圖系統(SLAM)、自主導航機器人、無軌輔助搬運的重點而找出了 羅技c920 pro的解答。

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實況上 1920X1080 60 FPS

(沒視訊畫面 = 筆電實況中)

電腦硬體:CPU:I7 7820X 4.5Ghz 8C16T

CPU散熱器: NZXT X52 一體式水冷

MB: ASUS PRIME X299-DELUXE

顯示卡 : GALAX GTX1070 OC mini 8G

記憶體: 金士頓 DDR4 32G (8Gx4) 2666

SSD固態硬碟 256G

滑鼠:羅技 G502 RGB

鍵盤:海盜船 K95 RGB

視訊:羅技 C920 HD pro

耳機:Sennheiser 聲海 G4ME ONE

(有視訊畫面 實況會開到 1920X1080 60FPS)

基於學習方法之影像雨滴多寡偵測系統

為了解決羅技c920 pro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

基於ROS整合SLAM架構之自主室內導航機器人之實現

為了解決羅技c920 pro的問題,作者林瑋琮 這樣論述:

本文提出以機器人作業系統(Robot Operating System, ROS)來開發機器人即時定位及建圖(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系統,於Turtlebot3 為基礎之自主導航機器人上,執行搜尋及辨識目標物件,進而依照種類搬運物件至指定位置。首先機器人利用2D 光學雷達(LiDAR)掃描取得周遭環境狀態與距離,進行即時定位及建立2D 環境地圖,接著機器人於環境中以視覺搜尋到目標物件後,導航至該物件放置處最後依取之照其二維碼(QR Code)資訊,進行路徑規劃來搬運該物品至目標位置。由實驗結果來看,本文已完成整合ROS 系統及

SLAM 架構,於室內場域中達成最佳路徑之自動導航、視覺影像辨識及取放物件等,實現機器人自主導航及無軌輔助搬運之功能。