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國立臺灣科技大學 電機工程系 蘇順豐所指導 張先道的 基於視覺的移動車輛速度偵測嵌入式系統 （2021），提出機車 紀錄器 位置關鍵因素是什麼，來自於車輛偵測、車輛追蹤、光流、影像處理、嵌入式系統、即時處理。

而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 蘇木春所指導 戴子傑的 應用生成對抗網路於行車紀錄器影像之反射影去除演算法 （2019），提出因為有 影像反射影去除、生成對抗網路、物件偵測的重點而找出了 機車 紀錄器 位置的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了機車 紀錄器 位置，大家也想知道這些：

基於視覺的移動車輛速度偵測嵌入式系統

為了解決機車 紀錄器 位置的問題，作者張先道 這樣論述：

本研究的目的是實現一個基於視覺的嵌入式系統，此系統可以檢測機車後方移動車輛的移動速度，並且測量車輛的相對速度和位置，使得機車駕駛可以知道後方是否有危險車輛。本系統使用卷積神經網路偵測機車駕駛後方的車輛，並且提出了車頭擷取方法得到車輛的車頭部位來做為車輛追蹤的參考範圍。在車輛追蹤上，使用光流法來進行車輛追蹤。在量測後方來車與機車駕駛的相對速度上，基於相機焦距與車輛距離的關係來量測車輛與機車駕駛之間的相對速度。由於光流容易受到光線以及雜訊的影響，因此使用光流點的質心來增強光流點的穩定性，使得車輛測速具有穩健性。在光流離群值方面，由於影像金字塔具有線性比例放大的關係，每個光流點與光流點的質心之間的

距離應為線性放大，若有光流點與光流質心之間的距離不為線性放大，表示此光流點為離群值。為了使整體的系統可以在嵌入式系統上達到即時影像運算，除了使用神經運算棒加速神經網路推理之外，也提出了非同步模式搭配光流法，使得神經網路推理的速度更快。在光流運算當中，利用任務優先級分配以及多執行緒來加速光流運算，使得整體的系統達到即時運算。使用白天的行車紀錄器影像測試本篇論文的系統之後，在平坦的道路上面所測出來的速度與實際速度的相對誤差為14.72%，將此系統移植到樹莓派上後，能夠平均以每秒30幀的幀率進行即時的後方來車測速。

應用生成對抗網路於行車紀錄器影像之反射影去除演算法

為了解決機車 紀錄器 位置的問題，作者戴子傑 這樣論述：

電腦視覺在近幾年高度發展，在物件偵測方面，YOLO、R-CNN 已經有不錯表現。如果輸入影像因拍攝時隔著玻璃，受到反射影干擾，這些物件偵測演算法會受到影響，導致定位失準或甚至遺漏。因此本論文希望提出一個基於生成對抗網路 (Generative Adversarial Network) 對單一影像進行反射影去除的演算法，來降低其影響，使得物件偵測效果能夠有所改善。本論文以行車紀錄器影像為主要應用情境，偵測包含汽車、機車、卡車、公車、腳踏車五種常見的交通工具。由於行車紀錄器常安裝於汽車擋風玻璃後，影像有機會受到玻璃上的反射影影響，進而使物件偵測效果變差，從而影響駕駛輔助系統。所以，本論文先訓練

Mask R-CNN，並用以偵測反射影及其位置，再訓練一個生成對抗網路，使其可以利用反射影後方的特徵進行還原，達到反射影去除的效果，藉此進一步改善物件偵測的準確度。

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