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國立彰化師範大學 車輛科技研究所 曾文功所指導 楊岳勳的 應用生物識別之智慧門鎖系統 （2021），提出LabelImg YOLO txt關鍵因素是什麼，來自於臉部辨識、指紋辨識、門鎖。

而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李文興所指導 李岳勳的 應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制 （2021），提出因為有 影像辨識、YOLO、物聯網的重點而找出了 LabelImg YOLO txt的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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應用生物識別之智慧門鎖系統

為了解決LabelImg YOLO txt的問題，作者楊岳勳 這樣論述：

本論文為應用生物辨識之技術於車門鎖系統，在日漸自動化的時代，因為科技的進步得以讓人們的生活更加便利，但在方便的同時也必須兼具安全性，本實驗結合了臉部辨識與指紋辨識來做為門鎖系統的驗證方式，研究方法主要分為三個部分:應用YOLO之臉部辨識、指紋辨識、將臉部與指紋兩種辨識方式整合，實際應用到門鎖系統上面。臉部辨識部分使用YOLO卷積神經網路，使用三人的臉部圖像各一千多張進行訓練、建立資料庫，在數萬次的訓練之後得到權重，調整各項參數之後，即可開始進行臉部辨識。最後使用Nvidia Jetson Xavier的GPIO將臉部辨識的訊號輸出，以便進行下一步的實驗。指紋辨識使用光學指紋辨識器，將三人的指

紋儲存到記憶體中，使用軟體控制指紋辨識的訊號輸出。最後將臉部辨識之訊號與指紋辨識之訊號在軟體中整合，目的是為了達到當兩種驗證方式同時正確時，連接之門鎖才會開啟，反之當有任一驗證方式錯誤時，門鎖將不會有動作，最後將門板、握把、指紋辨識器與鏡頭固定，建立一個模擬車門鎖系統的平台。

應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制

為了解決LabelImg YOLO txt的問題，作者李岳勳 這樣論述：

本研究應用YOLOv4（You Only Look Once）類神經網路演算法搭配Darknet神經網路框架及OpenCV函式庫所實現一影像辨識系統，將鏡頭、燈光與空調結合物聯網系統，利用電腦與鏡頭做連線並架設一Websocket伺服器，搭配調光控制模組與LED驅動器調整燈光強弱與開關，空調部分使用紅外線學習模組，學習冷氣的指令。本研究先透過鏡頭獲取即時畫面，偵測出畫面中人的位置以及人與鏡頭之距離並且計算人的數量，利用偵測到之人的位置與數量，來調整燈光與空調之設定。研究結果發現，模型訓練結果顯示人體模型mAP最高是55%，人臉模型mAP最高是54%，在人數偵測實驗中，遠距離場景在五次實驗中有

兩次誤差一人而近距離場景在五次的實驗中有一次誤差一人，在距離偵測實驗中人臉模型誤差值約0.05 ~ 0.2 m，人體模型誤差值約0.15 ~ 0.3 m，而在位置偵測實驗中，成功辨識出該區域是否有人。實驗結果顯示，本系統可偵測出一空間中人的數量與位置，並針對人數與位置分別對該空間中的空調與照明進行控制與調整。

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