監視器畫質設定的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

超端智慧型高畫質視訊監控系統應用(好評絕賣版)

為了解決監視器畫質設定的問題，作者潘國輝 這樣論述：

　　本書共分17章；第1章是概述部分，第2章簡單介紹了模擬電視監控系統，第3~7章分別介紹了編碼壓縮技術、DVR技術、DVS技術、NVR技術、IPC技術，第8章介紹了高畫質監控系統，第9章介紹了視訊內容分析技術，第10章介紹了網路傳輸系統，第11章介紹了CMS技術，第12章介紹了儲存系統，第13章介紹了解碼顯示，第14章介紹了智慧型網路視訊監控系統實戰應用，第15章介紹了高畫質監控在不同產業中的應用，第16章介紹了PSIM技術，第17章介紹了物聯網相關技術。   　　本書搭配大量圖解示例，將基礎知識進行文字解說之後，再利用圖例進行更深入的對照詮釋；尤其是針對裝置原理、系統架構、資料流程等內

容介紹時，圖例之作用顯然易見，會有助讀者對於相關內容更加深刻了解。   　　在闡明理論的同時輔以對應的實際應用案例，為讀者提供全面的設計、應用、維護案例參考，讓讀者“知其然並知其所以然”，以達到最佳學習成效。   　　本書對高畫質監控之各環節，尤其是最新視訊分析、多種高畫質技術、雲端運算、物聯網、大數據等都有豐富的說明；並針對企業主流廠商技術作為背景介紹，讓讀者能更加深入了解企業主流產品與趨勢；各式案例，如機場、鐵路、平安城市等，都是相當“經典”的應用；另外對物聯網、雲端運算、大數據等新興技術與保全&視訊監控的結合應用，則進行了探討說明及趨勢發展分析。   本書特色   　　‧大量圖例

輔釋文字說明，極致高效能理解 　　‧理論結合實案示現詮證，絕佳全方位應用 　　‧前瞻嶄新技術產品案例，超端先進化掌控 　　本書透過視訊監控的發展歷程，引領您駕凌未來智慧安控的視界

監視器畫質設定進入發燒排行的影片

基於機器視覺之車牌辨識與車輛追蹤

為了解決監視器畫質設定的問題，作者李佳謙 這樣論述：

車牌辨識對於治安維護以及車輛管理、追蹤有著相當的必要性，隨著科技蓬勃發展，高畫質的監視器非常普及。本研究的目的是希望藉由這些路口的監視器，發展出一套車牌定位、車牌辨識與車牌追蹤的系統，我們以多個路口固定式攝影機的方式拍攝行駛中車輛，利用各個路口拍攝的影片，追蹤出特定車輛，計算車速，預估車輛到達每一個路口的時間，在預估的時間進行車輛比對與車輛追蹤，規劃出行徑路線，進而追蹤犯人動向。經由大量的實驗測試本研究方法，得知，白天車牌定位準確度達99%，夜間車牌定位準確度接近98%，車牌字符辨識率87%，車輛特徵比對無失誤。

超端智慧型高畫質視訊監控系統應用

為了解決監視器畫質設定的問題，作者潘國輝 這樣論述：

　　本書共分17章。 　　第1章是概述部分，第2章簡單介紹了模擬電視監控系統，第3~7章分別介紹了編碼壓縮技術、DVR技術、DVS技術、NVR技術、IPC技術，第8章介紹了高畫質監控系統，第9章介紹了視訊內容分析技術，第10章介紹了網路傳輸系統，第11章介紹了CMS技術，第12章介紹了儲存系統，第13章介紹了解碼顯示，第14章介紹了智慧型網路視訊監控系統實戰應用，第15章介紹了高畫質監控在不同產業中的應用，第16章介紹了PSIM技術，第17章介紹了物聯網相關技術。 　　本書搭配大量圖解示例，將基礎知識進行文字解說之後，再利用圖例進行更深入的對照詮釋；尤其是針對裝置原理、

系統架構、資料流程等內容介紹時，圖例之作用顯然易見，會有助讀者對於相關內容更加深刻了解。 　　在闡明理論的同時輔以對應的實際應用案例，為讀者提供全面的設計、應用、維護案例參考，讓讀者“知其然並知其所以然”，以達到最佳學習成效。 　　本書對高畫質監控之各環節，尤其是最新視訊分析、多種高畫質技術、雲端運算、物聯網、大數據等都有豐富的說明；並針對企業主流廠商技術作為背景介紹，讓讀者能更加深入了解企業主流產品與趨勢；各式案例，如機場、鐵路、平安城市等，都是相當“經典”的應用；另外對物聯網、雲端運算、大數據等新興技術與保全&視訊監控的結合應用，則進行了探討說明及趨勢發展分析。 本書特色

　　‧大量圖例輔釋文字說明，極致高效能理解 　　‧理論結合實案示現詮證，絕佳全方位應用 　　‧前瞻嶄新技術產品案例，超端先進化掌控 　　本書透過視訊監控的發展歷程，引領您駕凌未來智慧安控的視界  

高效能嵌入式視訊編碼位元率控制系統之研究

為了解決監視器畫質設定的問題，作者彭采庭 這樣論述：

　　H.264是現今最常採用的商業視訊編碼標準，尤其是應用在視訊電話和視訊監控系統，然而早期視訊設備因硬體限制和價格考量，大多採用30萬畫素低解析度(640480)的視訊，因此當影像放大後常常導致品質不佳且模糊，以至於無法進行影像識別。為了克服此問題，本論文提出高效能視訊編碼位元率控制系統，並進一步嵌入至ADSP-BF548的數位訊號處理(digital signal processing: DSP)開發板中，來完成高解析度之H.264視訊編碼與傳輸的DSP實現。　　H.264視訊標準在測試平台(JM11.0)進行位元率控制時[5]，須先利用線性迴歸分析(linear regress an

alysis)來預測待編巨方塊(macroblock: MB)的平均絕對値差(mean absolute distortion: MAD)，再運用二次方位元量化模型(rate-quantization model: R-Q model)來達到各層的位元率控制(包括frame layer和MB layer)，並進行位元配置(bits allocate)和決定量化參數(quantization parameter: QP)，最後執行最佳位元失真(rate distortion optimization: RDO)完成編碼。但因H.264所採用R-Q的模型較簡單，常導致MAD預測的準確度不高，以致於

視訊品質仍無法滿足要求。為了改善上述的問題，本論文利用自然視訊具有高時空相關性(spatio-temporal correlation)的本質，結合快速畫框內模式預測(intra-mode prediction)與位元率控制器，建構出一個高效能H.264位元率控制系統。由實驗結果可以發現在不同頻寬的傳輸通道下，本論文所提出的位元率控制演算法比JM 11.0更能達到穩定的視訊傳輸效能，並且提供較好的視訊品質，特別是在畫面變動率較高或者是場景變換的情形。　　此外，為了有效完成所提出H.264視訊位元率控制器在DSP硬體的實現，首先必須完成DSP內部記憶體最佳化配置，我們將高效能位元控制緩衝器配置在

外部記憶體L3(DDR SDRAM)中，來提高解析度至19201080全高畫質(full high definition: FHD)視訊編碼，並將運動估測(motion estimation: ME)模組所需之參考畫面直接配置到內部記憶體L2(SRAM)中，進一步提升ME模組的執行效率。其次，我們利用Blackfin系列專用指令對程式碼進行撰寫與優化[11]，使程式能夠更流暢的運作於ADSP-BF548開發板，提高H.264整體編碼效率。最後，我們將所提的高效能H.264視訊編碼位元率控制系統，成功嵌入在ADSP-BF548開發板上，並完成實驗模擬與測試。　　經由不同解析度影像序列進行DSP

硬體實驗結果顯示，本論文所提高效能H.264嵌入式位元率控制系統的視訊品質(PSNRY)比JM 11.0平均改善約0.59 dB，而且可以大幅改善JM11.0所造成的跳畫框情形。此外，經由最佳的記憶體配置，整體編碼的時間改善率(time improving ratio: TIR)平均約為44.07%。從實驗結果的驗證，論文所提方法確實能大幅提升H.264位元率控制效能，提供更穩定的視訊品質，適合直接應用在現今的視訊監控產品上。