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聖約翰科技大學 資訊工程系碩士班 范俊杰所指導 羅士軒的 應用Xception與YOLO於紅外線熱像儀之盲點偵測 （2021），提出左右車側影像系統關鍵因素是什麼，來自於紅外線熱像儀、影像辨識、盲點區物件偵測、深度學習、Xception、YOLOv4。
而第二篇論文高苑科技大學 電子工程研究所 陳晧隆所指導 蔡政倫的 汽車轉向鏡頭輔助系統 （2013），提出因為有 汽車、安全輔助系統的重點而找出了 左右車側影像系統的解答。
應用Xception與YOLO於紅外線熱像儀之盲點偵測
為了解決左右車側影像系統 的問題，作者羅士軒 這樣論述：
本論文應用卷積神經網路影像辨識方法，整合紅外線熱像儀在昏暗的環境下進行拍攝，並與一般攝像機所拍攝的畫面進行對比。希望能夠透過紅外線熱像儀的熱感應功能提升對環境的辨識與理解，更加容易發現其他道路使用者的位置。本論文採用處理速度較快的Xception及YOLOv4卷積神經網路進行辨識與訓練，並從他們的準確性及效率進行分析與對比。選擇Xception及YOLOv4作為本研究的目的是它能清楚地即時反應路況讓司機做出相對的反應。從這項實驗中可以發現紅外線熱像儀比一般攝像頭更加容易在視線不良的條件下拍攝到其他道路使用者的位置。在資料集相同的條件下發現YOLOv4的訓練過程比Xception快一小時，而且
YOLOv4的準確率也比Xception高出5%。選擇使用Xception的原因是他在2014年ImageNet的競賽中奪得了冠軍，運算速度很快。而選擇使用YOLOv4的原因是當YOLOv4與EfficientDet的性能相當的情況下，他的推理速度比其他的還要快兩倍。而相比的YOLOV3的AP和FPS分別提高了10%和12%的差距。本研究最大的貢獻就是當在低照度的環境下，使用的程式與兩個模組的輔助下，依然能清楚的觀察到盲點區裡的物件。
汽車轉向鏡頭輔助系統
為了解決左右車側影像系統 的問題，作者蔡政倫 這樣論述：
摘要汽車對每個家庭來說是非常重要的交通工具，大家對汽車行駛的功能也愈要求，其中對安全性能的提升更是各車廠紛紛追求的，而推出更高科技的配備輔助對人們安全更具保障。現今的交通事故頻繁，而事故頻繁的原因可能是駕駛不專心沒有注意車輛周圍狀況，才會發生悲劇，尤其是在車輛周圍駕駛看不見的盲點，更是發生事故的主因。但在視覺死角及昏暗的環境上仍有安全性不足情況。本研究之主要目的，在於藉著目前最廣泛的CMOS鏡頭，提供駕駛在日間目視與夜視影像輔助功能，以及減少行車視覺死角，提升駕駛安全性。