ai影像辨識技術的問題,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

ai影像辨識技術的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦蘇昭銘,林良泰,王晉元,張建彥,黃啟倡,林至康,曾明德,張志鴻,何文基,游文松,侯珊瑜,吳姿樺,吳東凌,周家慶,何毓芬寫的 構建5G智慧交通數位神經中樞(1/2):功能架構探討與系統規劃[111粉] 和林良泰等27人的 應用人工智慧(AI)影像辨識技術進行交通數據蒐集與分析之研究[109粉]都 可以從中找到所需的評價。

另外網站用AI圖像辨識技術,打造吸睛社群行銷 - 名家評論也說明:這樣的數據分析結果,就可以協助我國業者重新包裝產品,向消費者及潛力買家溝通品牌的市場性,發展出吸睛的社群媒體行銷內容。 透過發展全新的AI影像辨識 ...

這兩本書分別來自交通部運輸研究所 和交通部運輸研究所所出版 。

開南大學 觀光運輸學院碩士班 陳韜所指導 楊采儒的 臺灣與香港貨物通關制度之研究 (2021),提出ai影像辨識技術關鍵因素是什麼,來自於臺灣海關、香港海關、貨物通關、比較研究法。

而第二篇論文元智大學 工業工程與管理學系 孫天龍所指導 陳雅芬的 應用AI影像辨識技術蒐集人體關鍵點於高齡平衡功能評估之研究 (2021),提出因為有 AI影像辨識、人體關鍵點辨識、高齡平衡功能的重點而找出了 ai影像辨識技術的解答。

最後網站i①3 經濟部工業局107年度智慧電子學院計畫則補充:嵌入式AI影像辨識技術應用70Hr ... 而因應未來AI(人工智慧)應用產業發展人才需求將快速增長,本課程設計從瞭解影像辨識基礎理論應用之專有名詞及.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ai影像辨識技術,大家也想知道這些:

構建5G智慧交通數位神經中樞(1/2):功能架構探討與系統規劃[111粉]

為了解決ai影像辨識技術的問題,作者蘇昭銘,林良泰,王晉元,張建彥,黃啟倡,林至康,曾明德,張志鴻,何文基,游文松,侯珊瑜,吳姿樺,吳東凌,周家慶,何毓芬 這樣論述:

  因應5G資通訊技術全球發展趨勢,並基於數位轉型及數位雙生等數位治理觀念,本計畫借鏡國際上對於智慧交通管理諸多新的探討,結合5G與AIoT相關跨域技術,提出「智慧交通數位神經中樞」之系統整體規劃構想,包括︰即時偵測、資料分析、預測模型、3D視覺化模型、人工智慧規劃決策模型、即時決策知識庫及即時處理反應機制等七項主要功能,並於計畫中,探討智慧交通數位神經中樞應如何從多元交通數據資料中,透過解析並提取出重要資訊,構建未來交通量資訊預測模式,再轉換為資訊服務進行發佈。     本計畫亦探討現有都市交通控制系統的通訊協定與控制,以及如何與國際主流車聯網通訊協定標準的無縫接軌,以因應自動駕駛車輛、

電信車聯網與人工智慧來臨的都市交通管理與標準化需求。並於本計畫驗證實作與路口燈號控制的號誌控制器統合運作,蒐集多元資訊提供行程規劃服務,於緊急車輛抵達路口前採用5G C-V2X傳輸設備與路側設施建立連線,提供優先號誌服務以確保緊急車輛優先安全通行路口,進而落實交通安全並提升緊急救援車輛之運作效率。

ai影像辨識技術進入發燒排行的影片

更多新聞與互動請上:
公視新聞網 ( http://news.pts.org.tw )
公視新聞網粉絲專頁 ( https://www.facebook.com/pnnpts/ )
PNN公視新聞議題中心 ( http://pnn.pts.org.tw/ )
P#新聞實驗室 (http://newslab.pts.org.tw)

臺灣與香港貨物通關制度之研究

為了解決ai影像辨識技術的問題,作者楊采儒 這樣論述:

在這個全球化的時代,國際貿易為現代國家經濟活動的主要方式,而貨物通關便是海關對國際貿易貨物監管的重要程序。海關一方面要提供快速便捷的通關管道,另一方面又必須兼顧守護邊境查緝走私的職責。如何在安全與便捷通關間取得平衡,一向為海關需要面臨的重要挑戰。本研究以「臺灣與香港貨物通關制度之研究」為題,透過文獻分析法收集、整理文獻並深入探討瞭解臺灣與香港進出口貨物通關的制度與現況,再根據收集到的文獻資料進行比較並探討臺灣與香港進出口貨物通關的制度之異同,最後嘗試提供改善空間及建議。比較後發現:一、香港本身為自由港之優勢,使香港貨物通關並沒有太多規定,應課稅品也只有四種,相較之下台灣在貨物通關的相關規定較

為繁雜。二、香港海關積極發展智慧科技,除了網路平台「單一窗口」的建設外,其他相關設備如各式X光掃描機和各式清關系統,香港的建設皆較台灣完善,智慧化作業取代部分人工作業,大幅提升貨物通關之效率並降低第一線海關人員查緝走私之困難。

應用人工智慧(AI)影像辨識技術進行交通數據蒐集與分析之研究[109粉]

為了解決ai影像辨識技術的問題,作者林良泰等27人 這樣論述:

  都市蓬勃發展,連帶影響都市交通惡化,為有效改善都市交通問題,則須有效蒐集都市交通數據資料。若採用傳統車輛偵測設備蒐集資料,難以即時反映道路即時之細部運作狀況,並且須以人工方式進行比對,才能針對交通狀況進行處理,緩不濟急。AI影像辨識技術逐漸成熟,透過深度學習之影像辨識方法,相較傳統偵測設備可蒐集更多交通特性資料外,亦可以運用所蒐集之資料,以人工智慧進行智慧交通管理。 本研究首先依據常態性、臨時性車流調查作業狀況,研擬路口與路段之AI影像辨識技術及設備,以有效地蒐集道路交通特性資料;進而,嘗試將AI影像辨識數據進行號誌化路口動態控制,以期車流運行更有效率;最後,導入資訊儀

表板設計規劃,提供交通主管機關掌握路口、路段交通特性資料及號誌調整前後績效,以使交通主管機關對於交通改善更能對症下藥;此外,本研究亦針對桃園機場研擬航廈週邊車輛違停及旅客通過安檢通道之時間偵測,偵測數據可提供管理單位參考。

應用AI影像辨識技術蒐集人體關鍵點於高齡平衡功能評估之研究

為了解決ai影像辨識技術的問題,作者陳雅芬 這樣論述:

本研究目的是探討AI影像辨識技術Keyoiints RCNN在外在變數(如環境、設備、位置)的改變下,是否影響其擷取人體關鍵點數值的準確性,並進而藉由Keypoints RCNN分析高齡者平衡姿勢的細節,如人體代償機制、姿勢控制策略、肢段的一致性及身體晃動偏移程度,以此評估高齡者平衡功能的品質表現。 在外在變數部份,本研究分別針對隱私及不同的環境光線、設備位置及影像解析度進行測試,測試結果顯示Keypoints RCNN神經網路辨識技術不受以上外在變數影響,主要會造成差異部分為辨識設備的位置,因此針對不同受測者必須採用定位拍攝。於高齡平衡功能評估部分,本研究經由臨床專家協助日照中心兩位高齡

長者進行簡易伯格式量表的平衡動作拍攝,採用閉眼維持站姿不扶及單腳站立兩個測試項目,透過Keypoints RCNN擷取其人體共12個關鍵點(不含臉部5個關鍵點)的數據,利用軌跡散佈圖(Scatter Plot)分析兩位受測者關鍵點的移動趨勢,及應用統計特徵值,包括變異係數、標準差及全距量化各關鍵點數據的離散程度,藉此可進一步觀察出高齡者平衡動作的整體移動趨勢、代償表現、關鍵點軌跡的一致性、水平及垂直穩定性,惟於姿勢控制策略,本研究雖可分析出其關鍵點正面相關位移數據,但由於尚欠缺側面拍攝資訊,建議後續研究者可同時於正面及側面進行影像拍攝,應有助於獲得高齡平衡動作更加全面的評估與分析。