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人工智慧之雞隻行為影像判定系統

為了解決labelImg xml to txt的問題，作者黃聖智 這樣論述：

家禽產業中，如何防止雞隻在炎炎夏日產生病變，是一項重要的問題，為了能及早預警雞隻的異常行為，使養殖業者能夠即時監控雞隻的健康狀況，故以此方向來研究。本論文中使用影像識別的方法，去分析雞隻是否有異常的情形，而雞隻的異常行為有很多，包括活動力會下降、減少食慾、產蛋量下降、腿和翅膀伸展、喘息...等等的行為，本研究使用了YOLO(You only look once)的演算法去判別雞隻，針對張口的雞隻嘴巴做標記，觀察其是否有張口現象。

基於YOLOv3模型和CLAHE圖像增強之QR Code自動偵測方法

為了解決labelImg xml to txt的問題，作者楊麗鳳 這樣論述：

由於QR Code成本低廉、易於製作共享，長期以來一直用於商品資訊的儲存，因此在眾多商品的包裝上常見其蹤跡。利用攝影機拍攝含有QR Code的商品影像進一步做QR Code的自動偵測，依據事先儲存在QR Code內的物件資訊，然後再安排後續的分送工作，這是倉儲管理系統發展的一個方向。然而自動偵測QR Code還有諸多問題待解決，在一定距離複雜場景下攝影機拍攝到的QR Code圖像可能存在照明亮度不均勻、陰影、反光、圖形旋轉、失真變形等情形，就會造成QR Code的自動定位與識別困難。在一定距離範圍內複雜場景的圖像中自動定位和檢測QR Code是一項具有挑戰性的工作。本論文提出一種基於圖像增強

CLAHE與YOLOv3-tiny物件偵測的類神經網路，其目的為改善光線照射不均勻陰影、反光等情況，提升QR Code的圖像識別精確度，再以邊緣檢測、圖像旋轉、平面透視變換方式在複雜場景圖像中分割與矯正變形的QR Code，以利最後解碼器辨識。實驗結果顯示本論文使用的圖像增強與物件偵測方法在複雜場景中對QR Code的自動偵測能夠得到較理想的結果：準確度達94.06%，召回率達93.84%。