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國立中興大學 水土保持學系所 蕭宇伸所指導 張郁鴻的 研究以UAV技術重建建物之三維模型 （2020），提出gopro官網台灣關鍵因素是什麼，來自於無人飛行載具、三維模型、誤差。

而第二篇論文義守大學 機械與自動化工程學系 徐祥禎所指導 余韋志的 基於YOLO演算法即時偵測移動車輛 （2017），提出因為有 物件偵測、物件定位、圖像分割、YOLO演算法的重點而找出了 gopro官網台灣的解答。

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研究以UAV技術重建建物之三維模型

為了解決gopro官網台灣的問題，作者張郁鴻 這樣論述：

本研究以低成本無人飛行載具空拍，建置結構物之三維模型，並分析其精度。本研究選定國立中興大學食品暨生物科技大樓及實習加工廠範圍做為研究區位，並使用大疆創新科技有限公司之無人飛行載具(型號：Phantom 4 Pro V2.0)進行空拍，航高60公尺，配合不同航線規劃設計與控制點設置，最後將空拍照片以Pix4DMapper軟體建置6種不同case模型。進一步量測各模型尺寸與實際尺寸相互比對，以分析各模型精度。 研究成果得知，在結構物模型平面尺寸方面，6個case誤差均在7公分以內，採直向航線或橫向航線建模成果大致良好；在結構物模型側面尺寸方面，以直向加上橫向航線空拍建模，才可得到較佳之成果

，最佳精度可達10公分以內。整體而言，本研究對於確認建物尺寸或工程設施規畫配置參考，可達到初步需求。期望本研究能降低人力、時間成本及符合防疫政策下，亦能建置高精度三維模型，可供工程查核、尺寸檢驗、計畫審查等使用。

基於YOLO演算法即時偵測移動車輛

為了解決gopro官網台灣的問題，作者余韋志 這樣論述：

電腦視覺的定義之一，首先想到的就是圖像分類。沒錯，圖像分類是物件偵測最基本的任務之一，但是在圖像分類的基礎上，還有更複雜和有意義的任務，如物件偵測，物件定位，圖像分割等; 其中物件偵測是一件比較實際的且具有挑戰性的電腦視覺任務，其可以看成圖像分類與定位的結合，給定一張圖片，物件偵測系統要能夠識別出圖片的目標並給出其位置，由於圖片中目標數是不定的，且要給出目標的精確位置，物件偵測相比分類任務更複雜。物件偵測的一個實際應用場景就是自動駕駛和無人機(UAV)，如果能夠在測試機台裝載一個有效的物件偵測系統，如同人類有眼睛，可以快速地檢測出行人與車輛，從而作出適時決策。本研究的目的是開發一個物件偵測系

統並裝置在UAV，即時偵測牆壁上特殊的符號及地面上車輛，並於遠端的系統上操作與控制。本研究運用YOLO演算法進行一系列的實作。

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