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國立雲林科技大學 電機工程系 竇奇所指導 陳孟群的 基於地球經緯度計算移動車輛的運動行為 （2020），提出Gopro black 7關鍵因素是什麼，來自於地球經緯度、位置向量、速度、加速度、切線加速度、法線加速度。

而第二篇論文國立陽明交通大學 生醫工程研究所 歐陽盟所指導 黃韋蒼的 高光譜成像異質整合之4D建模 （2020），提出因為有 高光譜、異質整合、3D建模、4D模型、快照式高光譜相機、農業生長監控的重點而找出了 Gopro black 7的解答。

最後網站GoPro Hero7 三機齊亮相，防手震及防水功能大躍進則補充：此外，HERO 7 Black 的防水功能還提升到水下10 公尺防水，機殼的堅固耐用性也有所提升，更提供語音控制功能，使用者只要喊一聲「 GoPro，拍照」，HERO 7 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Gopro black 7，大家也想知道這些：

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基於地球經緯度計算移動車輛的運動行為

為了解決Gopro black 7的問題，作者陳孟群 這樣論述：

近年來，各國積極投入自動駕駛技術，而在自動駕駛的過程中，除了安全之外，必不可少的就是乘坐於自駕車內乘客之舒適性，如何在點到點的移動過程中，在安全無虞之情況下，兼顧速度，切線加速度與法線加速度。本研究為探討如何使用經緯度，計算速度，曲率、切線加速度與法線加速度，使之作為自駕車自動駕駛判斷的依據，以達到最為安全與舒適之速度，加速度與切線加速度。本論文研究一般車輛駕駛之情況，我們駕駛車輛，在車輛上安裝GPS感測器，於GPS感測器所獲得之地球經度與緯度，轉換為笛卡爾座標系。為了研究地球表面物體運動之方法，我們使用球座標系之曲線運動，三維曲線運動定義為物體沿地球表面之彎曲路徑時發生之運動，使用向量函數

(Vector Function)計算運動物體之速度，曲率以及加速度。速度為描述位置向量(Position Vector)之變化量，加速度為描述速度向量之變化量；加速度向量則分為切線加速度與法線加速度，一般來說，若我們得知速度變化率，不難得知切線加速度，但若要求得法線加速度則極為不易。我們首先使用球座標定義位置向量，並且推導出它的一次微分與二次微分，再利用本論文所推導之運動公式計算行駛中車輛之速度、曲率、切線加速度與法線加速度。本論文並將上述計算之成果，以數值分析的方法，驗證其正確性。

高光譜成像異質整合之4D建模

為了解決Gopro black 7的問題，作者黃韋蒼 這樣論述：

高光譜影像應用於農業分析有著非破壞檢測的優勢，因此在農業檢測應用高光譜影像變為現在的趨勢。但以現今光譜分析資料大多都是以二維空間資訊加上一維光譜資訊的高光譜影像為主，而在一些需要較為完整的訊息，是無法單只用影像來做到的。例如使用高光譜影像來分析樹葉的品質，使用高光譜影像的資訊可以解決。但整棵樹的葉子品質為何都不好，或是位在東方位置的葉子比位在西方的好，這種整體需要大量空間資訊的檢測問題，使用高光譜影像來分析，成果可能沒有那麼好。因此本研究開發了一種具有三維空間資訊與一維光譜資訊的4D高光譜模型建立方法，來提供一種不會受空間限制的高光譜資料結構，以利後續需要整體性的高光譜資料來解決的問題。為了

將三維空間上附上高光譜資訊，只使用高光譜儀是無法達成的，因為高光譜儀為了提高光譜解析度而犧牲了空間解析度，會導致三維空間的資訊不足。因此本研究另外使用了異質整合的方式，異質整合為利用接收不同種類資訊的元件，將其接收到的資訊統整以供後續利用，因此可以利用每個不同元件的特性與其優點。所以本研究使用對空間資訊來說，能夠提供較高解析度的可見光相機來建立3D模型，提供三維空間的資訊，並且將高光譜與可見光資訊在影像上對齊，而建立了具有高光譜與可見光資訊的影像，之後再將模型與影像在建模時的相對關係，把高光譜資訊貼合至三維空間中，達到異質整合，而建立了一種具有三維空間資訊與一維光譜資訊的4D高光譜模型。並且在

最後使用4D HyperView的程式，讓4D模型與高光譜資訊統整顯示，使來展示本研究結果。

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