行車紀錄器影片輸出的問題，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

行車紀錄器影片輸出進入發燒排行的影片

一個基於行車紀錄器影像與深度學習神經網路的天氣分類系統

為了解決行車紀錄器影片輸出的問題，作者王御丞 這樣論述：

天氣狀況不僅影響我們的日常生活，對於像是戶外監視、車輛駕駛輔助等各種運用視覺的系統也都有影響。目前視覺系統多數建立在視覺情況良好的情況下，像是光線充足、影像清晰等，但是實際情況卻不是這樣，多變的天候狀況(像是下雨、下雪以及起霧等惡劣天候)都會使視覺系統受到影響，因此視覺系統應該具備能夠判斷當下天氣狀況的能力，以做出相對應的處理，提高系統效能。 現今，天氣分類的任務多數依靠昂貴的感測器來完成，且要偵測特定的天候都需有相對應的感測器，例如：霧偵測儀、雨水感測器等。為了降低設備成本，且避免使用眾多儀器，我們希望統一使用電腦視覺技術來偵測所有天候狀況，透過最常見的鏡頭所拍攝的影像，來精準

地對天氣情況進行分類。 在本論文中，我們探討如何使用VGG16 和Resnet50 這兩種深度學習網路，將天氣影像分為四類(雨天、雪天、霧天與晴天)，最後將此技術應用於行車紀錄器影像中。實驗結果顯示：VGG16 的執行速度比ResNet50 快了約1倍，且兩者在單張畫面天氣分類的準確度上都可達到93%以上；而若以連續的多張畫面為天氣分類依據，則VGG16 的準確度甚至可以達到100%，因此VGG16 在行車紀錄器自動天候分類上是極佳的選擇。