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國立宜蘭大學 電機資訊學院碩士在職專班 莊鎮嘉所指導 呂金和的 以YOLO深度學習模型應用於偵測危險物品標誌車輛 （2020），提出Google OCR online關鍵因素是什麼，來自於YOLO、車牌辨識、危險物品、深度學習。

而第二篇論文世新大學 智慧財產暨傳播科技法律研究所(含碩專班) 翁逸泓所指導 謝曜州的 數位時代下資料庫串連與個人資料保護之風險－以去識別化及同意為中心 （2020），提出因為有 數位時代、串連、資料庫、資訊自主、個人資料、去識別化、同意機制的重點而找出了 Google OCR online的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Google OCR online，大家也想知道這些：

以YOLO深度學習模型應用於偵測危險物品標誌車輛

為了解決Google OCR online的問題，作者呂金和 這樣論述：

因大貨車車種多且體積龐大，再加上所運送物品之種類及特性複雜，當事故發生時造成危害亦較嚴重，須更長排除及善後復原時間，為確保降低大貨車通行後，對於行車動線及管理所產生之影響，於蘇花改各段端點均設有地磅站，規定所有大貨車均須進入地磅站受檢，並禁止載運危險物品，以及超長、超寬、超高及超重車輛行駛，且受儀控系統管制以避免大貨車連續行駛。本研究係以YOLOv3物件偵測演算法，搭配Darknet神經網路框架、OpenCV影像處理函式庫及Tesseract光學影像辨識功能，透過介接既有攝影機串流，以實現即時影像物件辨識功能，當有危險物品標誌車輛進入時，將於對應地磅站產生告警並顯示車輛照片及車牌號碼，於實際

驗證辨識危險物品標誌準確率達95%以上，可有效產生預告警示效果，維護用路人行車安全。

數位時代下資料庫串連與個人資料保護之風險－以去識別化及同意為中心

為了解決Google OCR online的問題，作者謝曜州 這樣論述：

本文將探討數位時代下，藉由資料聚合所形成的資料庫，及由此而生之個資保護議題。現今諸多技術仰賴資料庫，並透過將其串連達到最有效的利用，但也同時引發其風險與危害。故本文試圖窺探我國現行規範下是否完善，將問題聚焦於個資定義、去識別化，以及同意機制等面向上，緊扣資訊自決之概念開啟探討。並於我國規範上與歐盟GDPR相互比較，以此提供我國規範上之建議，祈能做為借鏡及實務參考。 承上而言，我國就其概念及規範，仍有諸多需要調整之處，故最末透過歸納各面向之因應做法，予以實質性建議，如：藉當事人賦權抵禦風險；就去識別化標準外，更添加風險評估機制；以及同意內涵建構外，搭配各式同意類型（動態、廣泛同意等），形

成彈性的機制等，試圖使得規範調整下與實際操作面能有所相接。於此多嘮的是，本文探討之概念，透過主題的科技或議題置換，如應用於相關議題，面臨的法律爭議仍屬相類或相同。縱為此提供意見參考，礙於篇幅，為避免過度雜亂，僅保留部分議題之觸角供先、後進持續探討，期能完善我國資料環境與個資規範。

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