dash cam行車記錄器的問題，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

使用行車紀錄器影像及駕駛視線資訊之自動道路物件危險程度分級

為了解決dash cam行車記錄器的問題，作者王韻華 這樣論述：

根據台灣的統計資料顯示，與機械故障和其他原因相比，駕駛者的疏忽是發生交通事故的最常見原因。許多先進駕駛輔助系統因而被設計出來，幫助駕駛在複雜的交通狀況下做出更適當的決策。一種可行的解決方法是整合各種車載感測器收集的資訊，進而警示駕駛者並增進他的視線範圍，利用這些警示，駕駛者可以因而注意到相關的物件並以較低的延遲來做出反應。在這篇論文中，我們採用深度學習的方法來解決這個問題。基於行車記錄器影像和駕駛者的視線資訊，我們設計了一個卷積神經網路，去對影像中所偵測到的物件進行危險程度的分級。我們透過分析 RGB 影像以及意義分割影像，分別取得目標物件的外觀以及周遭資訊，以進行後續的分類。在系統的實作上

我們使用了 DR(eye)VE 資料集 [13] ，該資料集包含了在義大利所收集的行車記錄器影片以及當下駕駛者的視線資訊，我們手動選擇了具有潛在危險的影片片段，對偵測到的物件真實危險等級進行標記，並使用這些資料來訓練以及評估我們的模型。我們的模型最後能夠達到 89% 的整體準確率，並且能夠偵測出 80% 真正屬於危險類別的物件。此外，我們也收集了台灣本地的行車記錄器影像資料集來分析模型在不同道路環境的通用能力。最後，簡單的使用者體驗實驗結果顯示，在使用了我們的系統後，駕駛者能夠多看到約 20% 需要被注意的物件。