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淡江大學 電機工程學系碩士班人工智慧物聯網組 楊淳良所指導 江奕頡的 分享實時視頻流的新型行車記錄器之研究 （2020），提出mio 行車記錄器關鍵因素是什麼，來自於畫面分享、Flask、ANPR、樹莓派開發板、車載通訊系統。

而第二篇論文國立中山大學 資訊管理學系研究所 李偉柏所指導 杜顯文的 深度學習於變換車道違規辨識之研究 （2020），提出因為有 ResNet、深度學習、YOLOv4、車道跨越辨識、後車燈狀態辨識、變換車道違規辨識的重點而找出了 mio 行車記錄器的解答。

最後網站前後雙鏡頭行車紀錄器1080P - MIO – Gogoro 網路商店(TW)則補充：前後雙鏡頭行車紀錄器為你瞻前同時顧後，出色SONY STARVIS 感光元件，搭配除霧及防水鍍膜，不只捕捉進行進 ... 60 fps 高速動態錄影1080P / 60 fps 高速動態錄影，搭配Mio.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了mio 行車記錄器，大家也想知道這些：

mio 行車記錄器進入發燒排行的影片

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分享實時視頻流的新型行車記錄器之研究

為了解決mio 行車記錄器的問題，作者江奕頡 這樣論述：

本研究使用兩塊樹莓派開發板分別連接USB網路攝影機，模擬車上所裝設的行車記錄器，分別稱之為A、B板。A板更改開發板的網路組態設定，將之變為一Wi-Fi熱點發射器。透過Wi-Fi配置設定將SSID及密碼更改為車牌號碼，再將A板使用開源網路架構Flask進行影像串流，使得攝影機所拍攝的即時畫面透過網路進行串流分享。接著使用另外一塊樹莓派開發板B板，利用B板的攝影機進行畫面截取偵測車牌，系統判斷偵測到A板的車牌後執行自動車牌辨識ANPR。之後輸出ANPR信心度最高的辨識係數車牌字串，將辨識出的車牌字串以樹莓派Wi-Fi配置的格式輸入設定到B板。在重啟系統後B板就能連接A板之無線網路熱點。最後在瀏覽

器中輸入IP地址，可以查看A板之攝影機畫面，即前車視角。如果通信距離足夠，系統可以通過前車連接下一個前車，將範圍擴展到更遠的地方。經過實驗測試，在無任何遮擋的情況下，目前A板之Wi-Fi訊號距離最遠可達30公尺。在有物體遮擋的情況下，A板的Wi-Fi熱點訊號強度可能會因為不同遮擋材質而有所不同。我們透過USB連接外接部Wi-Fi模組，可以提升訊號強度以及有效距離。車載通訊系統除外，若將本論文之概念應用在目前市面上的各式行車輔助駕駛裝置上，應能夠有效提升用路人的安全，不論是行車中的駕駛員，亦或是穿越馬路中的行人，都能夠獲得更高的用路安全體驗。

深度學習於變換車道違規辨識之研究

為了解決mio 行車記錄器的問題，作者杜顯文 這樣論述：

隨著行車記錄器的普及與交通安全意識的提升，2019 年民眾檢舉交通違規已達 87 萬 6074 件，交通大隊需耗費許多人力與時間處理驗證檢舉影片，違反了其業務的比例原則，交通部擬設檢舉天花板以減少業務量。而自 2015 年的 ILSVRC 比賽後，其冠軍的影像辨識錯誤率已經低於人類辨識的 5.1%了，故本研究提出方法利用深度學習技術查驗「國道未依規定變換車道」違規事實，以公正、自動化的方式降低驗證交通違規檢舉影片的人力成本。最後除了提出方法並實驗確實可行外，還對車輛辨識、後車燈狀態辨識、車道跨越辨識、違規變換車道辨識提出了從資料集製作到訓練模型、測試模型的整合解決方案，並且提供了各種評比數據

供未來建置參考。

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