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特種租賃、使用借貸與訴訟費用：民事法學與法學方法(第六冊)

為了解決土城金城路二段的問題，作者吳從周 這樣論述：

　　本書收錄了作者近年來撰寫的教學型的短文共計二十五篇，其中兩大重點是執行司法院司法智識庫計畫，包括整理及精選民法上的租賃及借貸、以及民事訴訟法上的訴訟標的價額之核定及訴訟費用等最高法院裁判，作為研究成果之發表。 作者簡介 吳從周 　　學　　　歷 　　臺北大學法學士　　臺灣大學法學碩士　　臺灣大學法學博士　　德國科隆大學法學博士侯選人 　　經　　　歷 　　臺灣板橋地方法院法官　　東吳大學法律學系助理教授　　臺北大學法律學系副教授 　　現　　　職 　　臺灣大學法律學院助理教授

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機車偵測演算法之研究

為了解決土城金城路二段的問題，作者莊劍嵐 這樣論述：

近年來由於伴隨著ITS的蓬勃發展，影像處理技術也日趨受到重視，雖然在技術方面有大幅度的進步，但是仍未達到成熟的境界。而綜觀國內外學者之研究，多著重於小型車之辨識與偵測，對於機車之辨識偵測皆未有專門的探討，這除了由於國外交通情況不同，也與機車影像本身的特性有很大的關連。本研究首先針對機車影像之特性做一番探討：1、機車動線紊亂; 2、機車外形及騎士影像顯現複雜; 3、遮蔽問題嚴重。並針對其特性逐步構建機車偵測演算法。 本研究所發展之「機車偵測演算法」，有別於過去研究對於車輛以「輛」為單位的處理方式，本研究提出以進入偵測區到離去偵測區塊之亮塊變化的「串」為單位來進行處理，更能有效的針對目標車

輛進行分析、切割等動作。整個演算法可分為三大部份，「前處理」、「亮塊關係處理」及「區塊關係處理」。 「前處理」主要是利用背景相減、二值化等方法去標記出亮塊位置，並加以記錄。 「亮塊關係處理」依靠了連續兩張影像間亮塊重心的位置及彼此間的交集關係，去判定是否為同一亮塊，並以亮塊變化的「串」為單位，對各串進行處理。最後以亮塊關係為基準，進行「區塊間關係處理」，例用機車富涵紋理之結果，進行區塊匹配、區塊切割等工作，來將個別車輛分開。 本研究所析出之交通參數包括車流量與車速，經過實例驗證之後小型車與機車之辨識正確率，分別為87.61%及93.16 %；而遮蔽情況下小車平均有85.89％

的辨識正確率，而機車平均有89.59％的辨識正確率。