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元智大學 電機工程學系甲組 陳敦裕所指導 曾書瀚的 基於YoLoV5即時行人交通號誌燈識別 （2021），提出labelimg官網關鍵因素是什麼，來自於即時、行人交通號誌燈、識別。

而第二篇論文元智大學 電機工程學系甲組 陳敦裕所指導 趙加民的 基於YOLOv5物件偵測模型之交通號誌即時偵測與辨識系統 （2021），提出因為有 直覺式辨識交通號誌、近距離安全提醒、超參數與知識蒸餾優化的重點而找出了 labelimg官網的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了labelimg官網，大家也想知道這些：

基於YoLoV5即時行人交通號誌燈識別

為了解決labelimg官網的問題，作者曾書瀚 這樣論述：

全球有超過2.5億視障人士，戶外的移動是他們必須面對的大問題。大多數國家的有聲行人號誌燈普及率很低。在沒有他人幫助的情況下過馬路是一個懸而未決的問題，因為全球大多數行人交通信號燈都沒有提供聲音輔助。少數有研究涉及圖像檢測行人交通信號燈，據我所知文獻中關於使用最近最先進的計算機視覺方法存在明顯差距例如用於解決此類問題的深度神經網絡。在本文中我們研究了當前基於深度神經網絡的定位/檢測和分類的最新技術，我們提出了一種檢測行人交通信號燈及其當前狀態的解決方案，以幫助視障人士借助此系統安全的通過馬路，本篇論文使用YoloV5模型來訓練特徵類別，整體系統包含三個部分，輸入圖像、物件分類，物件識別，可以讓

視障人士更加安全的通過路口。實驗成效準確率可以達到90%左右。

基於YOLOv5物件偵測模型之交通號誌即時偵測與辨識系統

為了解決labelimg官網的問題，作者趙加民 這樣論述：

紅綠燈-交通號誌燈號的偵測與辨識，一直以來是先進駕駛輔助系統(ADAS)在自動駕駛輔助是最基本功能，也是最重要的路況即時偵測。近幾年，因深度學習在視覺應用識別物體方面越受歡迎，如YOLO(You only look once)因為它具有高效能分類速度和高準確率mAP。在本篇研究中，基於YOLOv5物件偵測模型之深度學習的交通號誌燈偵測與辨識系統，我們設計了交通號誌紅綠燈號的直覺式顯示樣式比其他國家有更佳的直觀顯示及最多紅綠燈號和方向指示箭頭識別最多達12種類和31類別交通燈號狀態組合及超參數與知識蒸餾優化。能讓駕駛人更加直覺式辨識交通號誌燈號及提供一個能快速掌握即時交通狀況的近距離安全提醒預

警輔助功能，讓駕駛人有更加安全的駕駛環境。

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