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超入門實作 Python R2多功能智能車 - 使用Raspberry Pi 4B (IPOE R2) - 最新版 -附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值

為了解決ssd設定的問題，作者陳致中,李文昌 這樣論述：

　　使用AI時代最火紅的Python語言 　　深入剖析麥克納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控制 　　使用OpenCV配合攝影機達成顏色、人臉的AI辨識 　　活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法 　　打造多功能自駕車智能系統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型

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自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究

為了解決ssd設定的問題，作者江彥霆 這樣論述：

隨著電動及智慧車輛的普及的，各式各樣的車載電子設備不斷演進，除了基本的電池、電能控制系統越來越有效率，駕駛輔助系統也不斷演化，使自動駕駛等級不斷提升，從Level 1 進步到 Level 4 逐漸往自駕車邁進。自駕車功能的實現，依賴大量不同功能感測器，光是高解析度相機一輛車可能要裝6-8 個不等，分別具備不同應用範圍及距離的功能。除此之外為提升安全性，不可避免的需安裝光達、雷達或相機，在感測器數量及種類越趨複雜情況下，感測器融合就成為自駕車識別環境最重要的一環，它將類似人類的眼睛、耳朵等效果可避開障礙物。在自動駕駛車輛與感測器結合相關論文有很多，先前文獻探討多以雷達、相機、慣性量測儀及全球定

位系統等感測器研究車輛定位或車速規劃等功能，較少利用光達及攝影機研究障礙物碰撞時間偵測，在現實世界中障礙物的場景非常複雜，如果行駛中車輛不能及時獲取與障礙物的碰撞時間，可能會發生事故。因此本論文會利用光達高精確度及測量距離長的優點，與相機感測器融合來達成車輛前方障礙物碰撞時間偵測，此研究首先利用 KITTI 公開數據集，設定所需模擬相機及光達感測器，使用感測器收集車輛前方障礙物數據，分別處理照片資料及點雲數據，針對照片資料須偵測其關鍵特徵，擷取並匹配前後照片關鍵特徵點，在照片辨識方面使用YOLO的深度學習演算法，實現可靠地識別照片中的車輛並在它們周圍放置一個界定框，對於光達資料則必須過濾並剪裁

所需部分，其後執行點雲資料分群，透過照片所鎖定的界定框及光達的分群資料，採用2D-3D傳換達成將光達與攝影機資料重疊達成融合的目地，車輛行進時系統可以鎖定前車物件界定框計算出與前車可能碰撞時間。模擬結果可顯示出結合光達及相機兩個感測器所獲得資料，即時計算出與前車碰撞時間，可完整融合相機及光達優點。

Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經

為了解決ssd設定的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，於全球賣出超過四千萬片，麻雀雖小但五臟俱全，其強大功能讓你能建置各種軟硬體整合的實務應用，涵蓋創客、物聯網 (IoT) 與 AI 領域。 　　本書從了解和購買 Raspberry Pi 開始，一步步說明如何安裝 Raspberry Pi OS 作業系統與設定，而且不需額外的顯示器、滑鼠和鍵盤就可以從你的 Windows 電腦遠端連線控制它。接著，本書將帶讀者了解 Linux 系統及 Python 語言入門，替後面的豐富應用鋪好路：你能用 MicroPython 語言控制 Pico 開發板，用 Node

-RED 打造 IoT 儀表板，或者使用 TensorFlow Lite 實現即時的物體影像辨識、打造能偵測道路的自駕車系統等等。 　　從一片小小的單板電腦，玩翻物聯網與人工智慧、實際應用 Raspberry Pi 學習軟硬體整合的 Python 程式設計，你便能在掌心解鎖潛力無限的智慧未來！ 本書特色   　　★ 樹莓派 3／樹莓派 4 適用 　　★ 從零學 Linux 系統與 Python 基礎 　　★ 架設 PHP、FTP 及 Webcam 網路串流伺服器 　　★ 用 Python/MicroPython 控制 Arduino Uno 以及樹莓派 Pico 開發板 　　★ 以 Ope

nCV 電腦視覺搭配攝影機實現人臉、手勢、物體 AI 辨識 　　★ 活用 TensorFlow Lite、MediaPipe、CVZone、YOLO 等熱門套件 　　★ 透過 Node-RED 打造物聯網儀表板並連結 TensorFlow.js 手勢辨識 　　★ 打造你的 AIoT 及自駕車智慧系統，體驗用深度學習模型偵測道路和號誌、行人  

基於類神經演算法與機器視覺應用於玻璃加工製程瑕疵檢測

為了解決ssd設定的問題，作者陳萬軒 這樣論述：

傳統玻璃檢驗多以人工辨識為主，礙於人眼辨識能力有限而在精確程度上有所欠缺，人工檢測費時費力，常因成本及時間考量而無法全數完成抽檢項目；某些生產商目前採用AOI光學檢測建立機台等方法辨識玻璃相關產品，但昂貴的建置成本及辨識率令多數人望而卻步，且有著諸多環境限制。近年來人們逐漸將視線轉移到AI身上，目前深度學習發展迅速，隨著機器學習領域的成熟，高效能圖形處理器GPU的技術提升，大大提升了數值運算的速率，AI經由訓練後能自行定義瑕疵範圍，進一步辨識未知的瑕疵影像，原先AOI所蒐集辨識的瑕疵影像能進行AI模組的前期訓練，大幅提升判斷準確率，因此本研究將探討各種AI設備辨識方法搭配並比較辨識速率與準確

率以供生產商參考應用。本研究辨識的圖像類別共有三種，分別為正常、刮痕、污漬，結合自行拍攝取樣的玻璃照片影像集，共有1000張影像、200個瑕疵。其中使用800張影像做為訓練集(08)，100張影像做為測試集(01)，100張影像做為驗證集(01)並採用物件偵測演算法:YOLOv5模型，分別進行訓練與比較，平均瑕疵正確辨識率為85%以上。