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逢甲大學 資訊電機工程碩士在職學位學程 陳錫民所指導 張智威的 應用混合式機器學習工具於抽菸行為辨識之研究 （2021），提出yolo影像辨識github關鍵因素是什麼，來自於姿態辨識、抽煙、YOLOv4、OpenPose。
而第二篇論文聖約翰科技大學 資訊工程系碩士班 廖基宏所指導 曾晨維的 基於影像處理車輛頭燈啟閉決策支援系統 （2021），提出因為有 影像處理、機器學習、深度學習、圖片分類、物件辨識的重點而找出了 yolo影像辨識github的解答。
應用混合式機器學習工具於抽菸行為辨識之研究
為了解決yolo影像辨識github 的問題，作者張智威 這樣論述：
根據研究指出長期吸二手菸會有害身體健康，因菸害防制法的 上路，對於二手菸有明顯的下降，但許多環境下，由於沒有有效的 方法可以遏止，導致沒有辦法有效的管理，還是有一些人會在禁菸 區下抽煙，因此如何降低也是相當重要的課題。機器學習近年飛速的成長，得利於電腦硬體速度更快及大數據 蒐集更完整，生活中許多產品已用到這種技術，尤其在影像辨識這 塊領域中，像是交通科技執法。由於現有偵測抽菸之行為皆是透過機器去偵測，本研究透過分 析抽煙人士之姿態分析並運用兩種機器學習模型 OpenPose&YOLOv4進 行混合式系統分析，可以更簡易的監控抽煙之姿態，且有相當不錯的準確率。
基於影像處理車輛頭燈啟閉決策支援系統
為了解決yolo影像辨識github 的問題，作者曾晨維 這樣論述：
近年來隨著技術的發展，車輛上的車載主機的性能也不斷提升，能處理的影像運算量也越來越大，從透過在車尾鏡頭拍攝的倒車影像輔助系統，到透過車像四周影像的合成，模擬出的車輛俯視圖的AVM，現在甚至從車輛前方的影像中辨識出車輛、行人、標線……等等物件，做出達到增加行車安全的輔助系統。頭燈是車輛上很重要的一個配備，除了在夜間或昏暗的場景時，可以用來照明前方的道路狀況，頭燈開啟時所產生的燈光也可以用於警示附近其他車輛與用路人，提高行駛車輛的辨識度，減少發生碰撞等交通事故的狀況，所以本論文中，使用影像處理、機器學習和深度學習的方式，來設計一套車輛頭燈控制的決策支援系統。我們評估出四個需求來決策頭燈狀態，分別
有環境亮度、可見度、室內外和道路路標。環境亮度檢測我們使用影像處理的方式，從中萃取亮度並量化成數值，透過機器學習的方式，將亮度的數值分類為明亮與昏暗，來判斷前方路況的亮度狀態。環境可見度檢測，當一張影像很模糊時，影像中物體的輪廓並不清晰，很難判斷影像中的物體是什麼，代表這張影像中的物體可見度不高，我們使用影像處理的方式，計算出影像的模糊程度數值，之後透過機器學習的方式，將影像模糊程度的數值分類為高可見度與低可見度，來辨識影像的可見度是哪一種狀態。室內外環境檢測，當車輛行駛到室內的情況時，可以開啟頭燈來照明或者警示附近駕駛和路人，我們使用深度學習的方式，使用蒐集的室內和室外影像對圖片分類模型進行
訓練，讓模型可以辨認出目前所在的環境。道路路標檢測，當路況前方出現開亮頭燈的路標時，應該遵循指示開啟路標，路標可以算是道路中的一個物件，所以我們使用深度學習的方式，將蒐集道路影像中的開亮頭燈路標進行標記，使用深度學習的物件辨識模型進行訓練，讓模型可以辨認並找出前方路況是否有出現開亮頭燈的路標。最後將目前提到的四個檢測整合成一個決策系統，將一張影像透過四個檢測所判斷出的結果統整，來決策目前的環境狀態否要開啟頭燈，達到正確與全面的頭燈啟閉狀態判斷。