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國立雲林科技大學 電子工程系 夏世昌所指導 葉易澄的 利用人工智慧偵測睡意的行車安全系統 （2021），提出衛星導航 行車紀錄器關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、人臉辨識、人臉偵測、RESNET50、機器學習、類神經網路。

而第二篇論文國立臺北科技大學 工業設計系創新設計碩士班（碩士在職專班） 黃銘智所指導 遲自君的 車用吸盤架形狀之抗振性能研究 （2015），提出因為有 抗振分析、車用吸盤架、電腦輔助工程分析的重點而找出了 衛星導航 行車紀錄器的解答。

最後網站婆媽骨鬆、漏尿機率大，要特別注意健康則補充：... 但都難以實現高精度定位；3、多系統單頻RTK可定位精度最高，可用於高精度的城市導航定位；4、觀測環境與GNSS單頻RTK定位精度具有明顯的相關性。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了衛星導航 行車紀錄器，大家也想知道這些：

利用人工智慧偵測睡意的行車安全系統

為了解決衛星導航 行車紀錄器的問題，作者葉易澄 這樣論述：

隨著科技日新月異的進步，從汽車到電動車，再到自動駕駛技術，現在當前最多人討論的就是自動駕駛技術，它AI技術的延伸與應用，其實AI早就存在你我身邊，從客服電話、點餐服務、衛星導航、停車場等，其它車用輔助系統也相繼出來，如倒車偵測系統或車距安全系統、循跡防滑控制系統、防鎖定剎車系統，都屬於車用安全駕駛的一種，此篇論文要介紹的睡意偵測系統”，也是結合AI的一種汽車安全系統，駕駛若有疲勞，乃至於有睡意時，此系統將有警示以提醒駕駛，使駕駛免於安全的問題，讓道路安全更有保障，電腦輔助系統也更加完整。此系統利用ResNet50 & ResNet101架構人工智慧加上機器學習、類神經網路Tensorflow

程式作為偵測系統，便有了辨識能力。人臉圖相分為2類，1.打瞌睡 2.沒打瞌睡，兩大類，總共1200張，這1200張匯入資料程式資料庫，做為人臉資料庫，現在只要有鏡頭的，如行車紀錄器，透過影像擷取功能，利用微處理機的技術，擷取到系統，此AI系統，也就是多核心電腦加上類神經網路，機器學習資料庫，做為系統，此系統可以跟擷取出來的人臉影像與匯入的資料庫做一個快速比對的動作，只要一比對，發現行為是正常或不正常，若是不正常行為，則發出警鳴聲。睡意偵測系統可以減少危險駕駛的行為，增加行車上的安全，相信相關技術若成熟，將成為購車必備的安全標配，很多的事故就不會發生，這是所有用路人所樂見的

車用吸盤架形狀之抗振性能研究

為了解決衛星導航 行車紀錄器的問題，作者遲自君 這樣論述：

現今行動裝置快速的發展，智慧型手機與平板電腦的崛起，以改變了許多電子產品的開發。手機內建的導航軟體、行車記錄軟體，已逐漸取代了傳統的衛星導航，行車紀錄器等裝置。由於類似產品的多元化，車用吸盤架需因應各種不同的重量承載設計。車用吸盤架造形設計良窳的重點在於抗振效果。車用吸盤架的抗振不足，會導致行動裝置的螢幕晃動，造成駕駛在注視螢幕時，增加了聚焦時間。一旦車輛高速行駛時，容易造成行車安全上的風險。因此本研究透過KJ法，針對市售的車用吸盤架產品進行分類，將現有車用吸盤架的造形分類為四種造形特徵，分別為矩形、圓形、雙臂形與工字形；再以懸臂樑原理設定實驗參數，最終以Pro/ENGINEER Mecha

nica軟體進行電腦輔助分析，研究車用吸盤架的抗振績效，透過幾項的實驗分析，所得結論如下：車用吸盤架振動會導致螢幕振動位移擴大，不利於使用者注視；而圓形主結構的吸盤架抗振性能最佳；當車用吸盤架與檔風玻璃表面的夾角度小，整個振動位移會變大，因此要避免變更車用吸盤架夾角；車用吸盤架主結構位置應於吸盤中心，最具抗振效果；主結構厚度越大，越具抗振效果，但考慮射出成型加工與材料成本，建議厚度應在1.5mm至2.5mm之間。

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