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南臺科技大學 資訊工程系 洪國鈞所指導 黃裕欽的 基於雙向長短期記憶神經網路之大型車內輪路徑軌跡預測 （2021），提出Labelimg github關鍵因素是什麼，來自於深度學習、機器視覺、軌跡預測、循環神經網絡、長短期記憶網路、雙向長短期記憶網路。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 飛機工程系航空與電子科技碩士班 鄒杰烔所指導 徐光廷的 人工智慧與邊緣運算技術應用於無人機之影像追蹤 （2021），提出因為有 AI無人機、邊緣運算、Jetson™Xavier NX 嵌入式系統、深度學習、影像追蹤、車輛追蹤無人機的重點而找出了 Labelimg github的解答。
基於雙向長短期記憶神經網路之大型車內輪路徑軌跡預測
為了解決Labelimg github 的問題，作者黃裕欽 這樣論述：
交通工具是現代人們生活中不可或缺的移動工具，在台灣雖然交通普及便利，但因台灣土地面積較小、道路擁擠、規劃複雜等問題，經常發生汽機車搶道等情況。常因道路狹小、道路規劃、用路人習慣等因素，導致大型車在路口轉彎時，常常因為駕駛未注意來車或者車體視線死角而釀成悲劇。市面上應用於大型車內輪差警示系統普遍以加裝感測器或是鏡頭等方式於大型車車體，以確認視線死角內是否有來車。但是大型車的事故率並沒有因為加裝視野補助系統而減少與降低，機車與自行車駕駛人仍沒有注意行車安全距離，並且疏忽注意大型車轉彎時所形成的內輪差，造成容易在路口與大型車發生事故。本論文提出基於雙向長短期記憶神經網路之大型車內輪路徑軌跡預測，主
要目的以系統搭載在機車上，透過機車騎士的視角獲取影像，結合深度學習與機器視覺來檢測大型車的動作並分析轉彎時的移動軌跡。透過物體檢測模型取得並記錄大型車轉彎時內輪的移動軌跡，並將內輪路徑軌跡供給雙向長短期記憶模型(Bi-directional Long Short Term Memory (Bi-LSTM)進行訓練，最後使用軌跡預測模型預測出未來大型車內輪路徑的軌跡。
人工智慧與邊緣運算技術應用於無人機之影像追蹤
為了解決Labelimg github 的問題，作者徐光廷 這樣論述：
近年來，隨著無人機的廣泛應用，帶給現代社會更多的便利。儘管如此，不論是對於產業界或是學業界而言，無人機之應用仍然是一個熱門的議題。然而，雖說現代無人機技術進步，卻大多還是需要一位飛手，透過無線電遙控器於數公里的有限範圍操縱無人機。在如此情況背景下，由於人眼視力及反應速度之限制，人體操縱無人機並非最佳之方案。故賦予系統自主判斷之能力，進而拉長無人機之工作距離成為近年來熱門之話題。其中，賦予判斷能力之運算量對於飛行控制電腦往往遠超出其效能，故欲達成該目的必須再加上另一套系統進行判斷運算。本論文以邊緣運算方式，利用MAVLINK通訊協定及dronekit函式庫，採用NVidia Jetson™Xa
vier NX嵌入式系統與32位元Pixhawk 2.1開源飛控作結合，藉以使無人機獲得嵌入式系統之強大運算能力，並足以於機載嵌入式系統上判斷並立即下達決策指令。本研究於NVidia Jetson™Xavier NX嵌入式系統中導入ZED MINI 雙目相機，進而取得機器視覺影像與影像深度資訊。最終採用Darknet YOLO深度神經網路模型訓練得到物體辨識與影像追蹤能力。結合上述軟硬體整合開發，達成整合AI人工智慧影像辨識與感測器資訊後所得之飛行行為規劃與決策命令。本研究任務設計為AI搭載無人機追緝車輛之應用。其任務可分為三階段：第一階段為起飛盤旋階段，無人機起飛後將定點於空中盤旋，並尋找類
似特徵。當無人機辨識出相識特徵之車輛後將進入第二階段。無人機將降低至特定飛行高度，並藉由OPEN CV 函式庫進行車牌擷取與號碼比對，進而確認該車輛為目標車輛後進入第三階段。第三階段為追緝階段，即由NVidia Jetson™Xavier NX整合影像資訊並交付飛行指令給Pixhawk 2.1開源飛控作，再由Pixhawk 2.1開源飛控作系統進行承接飛行姿態與飛行路徑等追緝任務之控制。