問題的答案無所不包論文書籍站
國立彰化師範大學 機電工程學系 陳明飛所指導 洪進丁的 智慧化行車安全影像辨識系統研發 （2017），提出garmin行車記錄器設定關鍵因素是什麼，來自於影像處理、深度學習、霍夫轉換、YOLO神經網路、樹莓派、神經運算棒。
而第二篇論文淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 楊智旭所指導 潘信利的 電動輔助自行車之智慧型節能控制系統研究 （2014），提出因為有 電動輔助自行車、灰色理論、模糊理論、智慧型控制的重點而找出了 garmin行車記錄器設定的解答。
garmin行車記錄器設定進入發燒排行的影片
16吋小輪徑單車，由16x1.75輪胎，換成16x1.5，所以要重新量度輪胎周長及設定碼表，這樣碼表才能顯示正確的行車速度，雖然說明書有提供輪胎周長對照表，但都不及如影片中實際騎行時量度準確，單靠安裝碼表後不準確量度輪胎周長的話，您的碼表一定不準確。
單車安裝碼表步驟教學
https://youtu.be/C-iKnESmIWc
Set wheel size on bike computer
自転車の速度計の設定
자전거 속도계 설정
ajuste del velocímetro de la bicicleta
智慧化行車安全影像辨識系統研發
為了解決garmin行車記錄器設定 的問題，作者洪進丁 這樣論述：
目前汽車的行車記錄器，大多僅記錄及儲存行車過程的影像；部分才具有行車安全預警功能，包含偵測前車距離、車道偏移等等。有鑒於開車時容易因為駕駛者的疏忽，而造成追撞、擦撞等等交通事故，造成不可挽回的結果。本研究利用影像辨識結合深度學習，建立一智慧化行車安全影像辨識系統。本研究將利用行車記錄器之影像作為樣本，在電腦上開發一套駕駛安全輔助系統。車道線部分首先將影像設定偵測區域並轉換為灰階以降低運算量，接著用Canny找出影像中的邊緣，再使用霍夫轉換標示出車道線；車輛辨識使用像素量與YOLO(You Only Look Once, YOLO)神經網路，對兩種方法做速度與準確的比較。在不同環境下測試車道與
車輛辨識的效果，並根據所設定前車車距與車道偏移之條件觸發預警，最後利用樹莓派與神經運算棒測試神經網路的檢測速度，建立嵌入式系統的初步架構。
電動輔助自行車之智慧型節能控制系統研究
為了解決garmin行車記錄器設定 的問題，作者潘信利 這樣論述：
本論文針對電動輔助自行車以灰模糊理論設計一套智慧型節能控制器，使輔助動力輸出優化，有效利用電池電量，進而達成節能之目的。研究中控制方式以灰色理論和模糊理論為基礎，藉由感測器將車速、踩踏轉速、踩踏扭力作為輸入參數，控制器首先以灰決策進行運算，建立騎乘模態(例如:上、下坡、平地)，再結合模糊理論，經過計算後，以適當的電壓訊號，送至驅動器，輸出馬達動力。模擬實驗方式，利用單車訓練平台來模擬道路測試，其結果作為控制參數之依據，最後進行實際道路實驗，以灰模糊控制與扭力控制作為比較，其結果灰模糊控制器續航力增加約33%左右，實驗結果驗證以灰模糊控制器確實達到節能效果。