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可程式化物件偵測與分類之硬體實現

為了解決2006 RX350的問題，作者周許斌 這樣論述：

本論文整合車輛與路標號誌之偵測，利用物件本身具有之特徵達到物件偵測可程式化之目的。在特徵擷取及物件提取步驟中，本論文應用可程式化參數進行控制與限制，不但可降低物件偵測之計算量，更可以提高物件偵測之準確率，偵測之準確率，經實驗結果平均約可超過九成。同時，本論文特別針對路標號誌提出簡易辨識之系統，可有效辨識速限號誌、三角警示號誌以及禁止號誌。而為了達到即時系統之目的，本論文亦提出適用於FULL HD@30fps之硬體架構與實現，使用演算法步驟設計與排程，提高處理的並行度來加速運算。其中，提出特徵顏色進行方塊化以降低記憶體大小以及透過所建立之快速Symmetry Map計算，可有效判斷物件對稱軸並

降低所需要之運算時間。最後，將硬體實現於Zynq-7000之FPGA上進行模擬，可在工作頻率為11.8MHz達到即時運算。