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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gopro官網美國關鍵因素是什麼,來自於物件偵測、物件定位、圖像分割、YOLO演算法。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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拍攝器材:Sony a6400 + SEL18135, iPhone 12 Pro Max / iPhone 11 Pro, 智雲Smooth 4, GoPro Max
收音設備:RODE Wireless Go, 鐵三角 audio-technica AT9934, RODE VideoMicro, iPhone 12 Pro Max / iPhone 11 Pro 和 GoPro Max 內建
剪輯軟體:Final Cut Pro X
片內素材:Pexels (若有非我實拍)
背景音樂:Epidemicsound, https://www.epidemicsound.com/referral/weo8gd/
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影片企劃:阿康 Kang
影片攝影:阿康 Kang
後製剪輯:阿康 Kang
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素材與資料來源:
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基於YOLO演算法即時偵測移動車輛

為了解決gopro官網美國的問題,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。