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國立彰化師範大學 電機工程學系 魏忠必所指導 張家瑋的 消費型攝影機生產製程改善之研究 (2021),提出ip camera監視器關鍵因素是什麼,來自於消費型攝影機、提昇組裝效益、製程改善、調焦設備、鏡頭座固定。

而第二篇論文中原大學 電機工程學系 涂世雄所指導 余俊德的 人工智慧物聯網技術應用於工廠安全與環境監控系統 (2021),提出因為有 YOLOV3、人工智慧物聯網的重點而找出了 ip camera監視器的解答。

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從歷屆COMPUTEX大展洞悉資通訊發展趨勢

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時間軸
00:00 開場
02:25 DCS-6100LH介紹
03:06 DCS-6500LH介紹
03:45 DCS-8630LH介紹
04:43 設定教學
07:39 功能分享
09:07 選購策略

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消費型攝影機生產製程改善之研究

為了解決ip camera監視器的問題,作者張家瑋 這樣論述:

現今消費型攝影機普及,逐漸使民眾對它的存在產生安全感,在產品普級化且無突破性功能的情況,伴隨而來的便是售價調降,由於售價較低的影響,若於批量生產皆耗廢大量工時及人力,便會壓縮到產品的銷售利潤,除尋找其它來源以降低半成品板及機構成本外,若能提昇組裝效益,即為營收最主要的方式。本研究針對消費型攝影機製程改善,藉由縮減製程工時以提升產品毛利,改善生產流程瓶頸,將瞬間膠固定鏡頭座製程,合併在調焦設備,整合調整焦距與鏡頭座固定,藉此達到縮減工時與提升製程能力,實驗結果顯示,在製程變動及膠體固定方式變更,實質降低每一個產品製程總工時,在製程改善後,產品品質也更穩定。

人工智慧物聯網技術應用於工廠安全與環境監控系統

為了解決ip camera監視器的問題,作者余俊德 這樣論述:

在本篇論文中,提出監控工廠安全與環境的AIoT系統。此系統可讓管理者從APP與人機介面上查看從業人員是否有按照規定配戴工安帽和環境溫溼度狀況,並連結警報器具有違規警報功能。 本篇論文區分成三部分,第一部份利用實際與網路尋找並下載有戴工安帽及沒戴工安帽的照片,接著建立所需訓練的資料庫,以YOLOV3物件辯識演算法訓練,並測試訓練後權重檔的辨識率,最後進行即時辨識。第二部份使用NodeMCU微控制器控制警報器與進行環境溫濕度偵測,並將即時辨識結果與環境溫溼度數據上傳google雲端試算表與ThinkSpeck物聯雲。第三部份,將辨識結果與溫溼度資訊呈現在Android APP上,並在主機端

以人機介面視覺化方式呈現,作為工廠安全與環境監控的人工智慧物聯網系統。 本論文研究貢獻如下: (1)低成本:本論文使用Python開源軟體撰寫,與工廠監視器及平價的硬體組件所組合而成,大幅降低不少製作與人力管控成本。 (2)安全性:未戴工安帽能即時警告通知,工廠異常狀況紀錄,有助於降低工安危害。 (3)趨勢性:人工智慧物聯網不斷進步,應用人工智慧與物聯網達到遠端監控。