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紅外線 熱像儀 透視的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Cavaliere, Jeff寫的 Athleanx’s Train Like an Athlete: Intelligent Training to Build the Ultimate Body 和的 KJV Holy Bible Personal Caramel都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自 和所出版 。
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），提出紅外線 熱像儀 透視關鍵因素是什麼，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。
而第二篇論文國立中正大學 資訊工程研究所 劉偉名所指導 施宣宇的 整合可見光與熱像儀之邊緣運算裝置應用於即時多人顏面溫度量測 （2020），提出因為有 熱像儀、影像對位、邊緣運算、人頭偵測、膚色檢測、體溫量測的重點而找出了 紅外線 熱像儀 透視的解答。
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Athleanx’s Train Like an Athlete: Intelligent Training to Build the Ultimate Body
為了解決紅外線 熱像儀 透視 的問題，作者Cavaliere, Jeff 這樣論述：
Jeff Cavaliere, MS PT CSCS, got his start as the physical therapist and strength/conditioning coach for the New York Mets from 2006 to 2008. From there, he became a highly sought-after personal trainer to elite athletes, wrestlers, and MMA fighters. Today he runs the wildly popular YouTube channel A
thleanX (across platforms he has over 7million followers; he posts three videos a week, with a number of videos that have over a million views), which brings intelligent training to the everyday gym-goer.
應用Xception與YOLO於紅外線熱像儀之盲點偵測
為了解決紅外線 熱像儀 透視 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。
KJV Holy Bible Personal Caramel
為了解決紅外線 熱像儀 透視 的問題，作者 這樣論述：
The infallible, living Word of God as penned in the majestic King James Version has had a powerful influence on language and literature since 1611. Developed by scholars and entwined with poetic cadence and vivid imagery, this version of the Bible is the standard by which all translations are mea
sured and the most printed book of all time. Grow your Christian faith as you immerse yourself in the beauty and truth found in these trusted words. Features - Personal size: ContentAn engaging 11-pt. font and revelatory subheadings create an enhanced reading experience.Words of Christ are easily id
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ty and exquisite tactile appeal.Heat debossing on faux leather darkens its color, giving the cover a two-tone appearance and creating indentation which shows off the intricate design and varied texture.Metallic foil finishing touches are elegantly placed to enhance features, capturing attention and
adding class for an aesthetic appeal.High-quality Smyth-sewn binding stitches book signatures together, providing durability and allowing pages to lay flat when open. Decorative head and foot bands are also added to further complement the overall design.A beautiful satin ribbon marker conveniently k
eeps your place so you can quickly pick up where you left off.
整合可見光與熱像儀之邊緣運算裝置應用於即時多人顏面溫度量測
為了解決紅外線 熱像儀 透視 的問題，作者施宣宇 這樣論述：
發燒為人體免疫系統對抗大部分病毒入侵時的反應，因此可用來判定是否感染了某些疾病，進而提醒發燒者自主健康管理。在公共場所偵測發燒的技術仍存在一些瓶頸，例如：使用額溫槍測量每個人的額溫增加了人力負擔與接觸風險，且無法及時處理大量人群。部分人流量大的入口改以熱像儀進行量測，但會受非人體的熱源影響造成量測錯誤，需使用額溫槍進行二次複查。部分熱像儀改以多點測溫或在感興趣的矩形框內進行測溫，但對於不同個體的身高差異仍無法準確量測。 我們在Nvidia Jetson平台上整合可見光鏡頭與熱像儀，使用透視轉換矩陣實現雙影像對位，應用YOLOv4、U-Net模型與YCbCr閾值過濾進行可見光影像內人頭部
位膚色區域的偵測，再從對位後的熱影像同一位置找出該膚色區域的溫度。我們設計了圖形化介面操作儀器並即時顯示量測結果。 本研究開發的設備體積輕巧便於攜帶，適合應用在人流量大且不定期營業的場所入口，例如市場、夜市入口等。當行人手上拿著熱食，或是毛髮被烈日曝曬下的情境中，傳統熱像儀抓取到的高溫易被這些干擾誤導，而本設備仍可正確取得頭部皮膚的高溫。在陰天模式下每秒平均能運算8張影像，接近市售熱像儀的最高取樣頻率。本研究所開發的程式以python語言撰寫，可轉移至不同的運算設備上進行修改與擴充，所用的硬體設備主打較低的價格、優異的性能表現與輕巧且易於架設的特性，能被普及應用。