行車紀錄器鏡頭霧化的問題，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

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鏡頭霧化的問題，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。

在各種天候下基於深度學習的車道變換駕駛輔助系統

為了解決行車紀錄器鏡頭霧化的問題，作者陳莨謹 這樣論述：

在臺灣平均每三個人便擁有一輛車，而平時因出遊或工作等緣故，國道的使用率也很高。不過隱藏在便捷交通底下的，是因車速較快而導致交通事故的高死亡率，且根據國道公路警察局的統計，「變換車道或方向不當」一直是主要肇事原因。隨著時代進步，許多智慧駕駛輔助系統問世，但這類系統多是針對駕駛前方的安全，像是車道偏離警示系統和前車防撞警示系統等，對於變換車道後方警示的系統則較少。近年已有論文提出以行動深度學習網路偵測車輛之車道變換輔助系統，該系統根據車載後鏡頭影像偵測後方車輛，並判斷變換車道時其威脅程度，警示駕駛以提升行車安全。 雖然該系統已有了一定的成果，不過在系統執行速度以及面對不良天氣狀況下的探討則顯得較

為不足。臺灣除了時常下雨外，交通部高速公路局也公告了全台國道在每年冬季容易起霧的 21 處路段。由於我們所使用的深度學習網路，需要較為清楚的車輛輪廓才能有較高的辨識率，而不良天氣下取得的影像會有許多汙染(霧霾、雨滴)，造成系統效能下降，因此考量系統的完備性，勢必要克服這兩種天氣的狀況。 本研究提出改善該系統之方法。在系統執行速度方面，將原先判斷日夜所需的影像處理改成直接擷取曙暮光資訊以減少計算量，並且比較不同的行動深度學習網路，找出最適合本系統的模型架構。另外針對臺灣較常遇到的兩種不良天氣，我們新增了雨天模式及霧天模式，在進行車輛偵測時，先將汙染影像進行影像復原，以此提高系統在天氣不佳下的準確

度。 實驗結果顯示，本研究所提系統能在提升準確度的同時達到即時的效果，且在雨霧天都能有效地提升準確度。總體來說，此系統能在危險接近時適時給出警告，以防駕駛一不留神的疏忽。