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大同大學 資訊工程學系(所) 謝禎冏所指導 洪瑋宏的 基於YOLOv4應用的軌道缺失扣件偵測 (2019),提出gopro 11夜拍設定關鍵因素是什麼,來自於雲端辨識服務、即時辨識、深度學習、影像辨識、軌道安全。

最後網站最新趨勢觀測站- gopro夜間錄影設定的推薦與評價,YOUTUBE則補充:jack61020 : 我以為gopro8可以hold住這種狀況 11/28 10:01 ... gopro夜間錄影設定在如何設定GoPro7夜拍?白晝之夜殘酷測試- YouTube 的推薦與評價.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了gopro 11夜拍設定,大家也想知道這些:

gopro 11夜拍設定進入發燒排行的影片

iPhone 12 Pro 與 iPhone 12 的開箱影片終於完成了!測試了很多東西包含 iPhone 12 Pro 的望遠、夜拍以及5G續航

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00:00 重點搶先看
00:20 三個影片主軸
01:06 正式開箱
02:11 正式摔機?
02:40 iPhone 12 藍色真的不好看嗎?
03:06 講到裝保護殼
04:50 顏色以外的手感
05:41 其實跟 iPhone 11 Pro 差不多大
06:22 直接開機出門實測拍照!
06:54 夜拍要怎麼測試?
07:29 12 Pro & 12 亮度真的有差嗎?
08:06 多一顆望遠鏡頭的好處?
08:54 LiDAR Scanner 可以幹嘛
09:20 杜比視界 60FPS
09:40 正式5G實測
10:08 台中一些地方的5G速率
10:29 為了測5G被盤1399
10:47 iPhone 12 能用4G嗎?
11:05 關於電量續航?
11:30 我不太滿意 12 Pro 的電量
12:14 什麼時候不用行動電源
12:54 未來4支全買開箱預告
13:12 最後小調查

上一部影片 iPhone 12 4支要怎麼選?值得買嗎?哪支最划算?:https://youtu.be/7OKIO3HLRf8

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拍攝器材:Sony a6400 + SEL18135, iPhone 12 Pro / iPhone 12 / iPhone 11 Pro, 智雲Smooth 4, GoPro Max
收音設備:鐵三角 audio-technica AT9934, RODE VideoMicro, iPhone 12 Pro / iPhone 12 / 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/
合作邀約請寄:[email protected]
或是到FB, IG私訊都可以囉!

影片企劃:阿康 Kang
影片攝影:阿康 Kang
後製剪輯:阿康 Kang

版權聲明:此影片若有其餘用採用素材,皆以幫助素材擁有者推廣為主,若有採用都會在影片敘述標注讓觀眾知道出處與來源,若版權擁有者對於附註或是其餘想法問題,還請讓我知道
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基於YOLOv4應用的軌道缺失扣件偵測

為了解決gopro 11夜拍設定的問題,作者洪瑋宏 這樣論述:

台灣鐵路作為串連整個島嶼人力與物力的重要基礎建設,每公里的鐵路具有1500到1800根枕木,基礎的扣件(固定軌道與枕木的元件)每根枕木上有4個,即為每公里有6000到7200個元件需要檢查,現行的方式幾乎所有安全檢查都以人力進行,且基於安全因素,人力巡檢的時間為無客車運行的半夜,受限的夜間視野與長時間的單調工作導致的精神疲乏使得巡檢效率不彰,為改善此一現狀,需要自動化的軌道安全狀況辨識系統,將人力集中到真正只能由人類處理的部分,相較於人類的反應速度,高速攝影機的效能使巡檢能夠以更加高速的行駛速度進行,而深度學習的影像辨識技術則可以提供近似於人類的軌道安全狀況判斷。本研究目的為透過深度學習影像

辨識技術辨識移動環境下的軌道扣件狀況。基於目標檢測網路之YOLOv4,測試於夜間且移動中物件被檢出的可行性。在解析度416*416下使用7300張相片進行訓練後,並於測試集中的824張相片辨識結果中達到了91.52%的mAP、86%的召回率、84%的準確率,以及 FPS:53.6的辨識速度。本研究亦以辨識結果為基礎建置兩種系統運作模式,分別為雲端服務模式以及本機即時辨識模式;使用者上傳拍攝的影像後,系統自動依據影像資訊產生辨識結果,包括逐幀的物件辨識結果、缺失地點列表與回放原始影片功能。此外因應台鐵端的業務需求,本研究系統亦設計使之能自動將GPS座標轉換為百公尺樁(台鐵內部里程標記),同時提供

人性化的地圖檢視模式;另在本機即時辨識模式中,則設計讓工程人員進行巡檢時,系統便能以即時辨識模式自動辨識巡檢車下方的軌道扣件狀況,維護人員不再需要長時間注視著軌道,只需在系統通知出現時,進行複檢並處理即可,除了GPS外,本研究亦使用速度計、陀螺儀與加速度計等感應器修正GPS偏移問題,將GPS定位座標與實際座標的差異最小化至3-5公尺內,並同時提供GPS訊號受到干擾時的輔助定位與校正(如隧道內)。本研究最終在3.5公里長的測試路段進行系統評估。以往人工以5公里的時速完成巡檢時,僅能找出52個缺失,而本系統能以30公里的時速找出人工巡檢列表上的46個缺失,除此之外,還再額外找出7個人工沒有找出來的

缺失扣件;除此之外,本研究亦以其他地區所拍攝的軌道影像測試本系統的泛用性,結果顯示在台鐵另外4個地區,共11個影片(時長約120分鐘),的辨識結果中達到了平均86%的準確率。以上證明了本系統在找出缺失扣件上已有與人相當的能力,且效率更好。