無線網路攝影機安裝的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

人工智慧開發第一步 (硬體建置篇)

為了解決無線網路攝影機安裝的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德,郭耀文 這樣論述：

　　本書得以付梓，一切都要感謝MakerPro(https://makerpro.cc/)的主編：歐敏銓總主編邀請筆者針對目前人工智慧的熟門議題，開啟一個『人工智慧整合開發專欄』起說起，希望可以將筆者的經驗分享給各位讀者，而開始的議題則是物件偵測著手，由於筆者也到財團法人資訊工業策進會的AIGO計畫受訓，並且將學習心得與實務經驗整合，便著手開始攥寫『人工智慧整合開發專欄』，筆者發現，一切從零開始方為最踏實的方式，所以筆者開啟了『人工智慧整合開發系列』的第一本書：人工智慧開發第一步(硬體建置篇)，以硬體主機的安裝與設定為基礎教學書籍開始攥寫，開始了本書的源起。 　　這幾年來

，人工智慧無異是最熱門的議題，各種的應用無不一一崛起，人臉辨識整合到門禁、環境監控等，物件辨識整合到無人結帳櫃檯、農產品品質監控、環境監控等，X光片、生理切片等生醫應用更是如火如荼的興起。但是有經驗的開發者、學者、實踐者深知，人工智慧背後帶來的數理基礎、系統開發的難度、系統整合的複雜度，比起以往的單一學門的學理與技術，更是困難許多。 　　筆者不敢自稱人工智慧非常了解，只能算是喜好與研究者，對於人工智慧於物聯網、工業四、環境監控等議題相當有興趣，希望在學習人工智慧時，可以快速把人工智慧的應用整合到上述的領域之中，可以創造出更多創造性、更具影響性、更佳的實務性等應用，於是開始了本系列：人工智慧整

合開發系列的攥寫。  

無線網路攝影機安裝進入發燒排行的影片

可拉伸之奈米碳材料應變感測器之研究

為了解決無線網路攝影機安裝的問題，作者雷鉦彥 這樣論述：

本研究提出利用奈米碳材料與高分子材料基板製作可拉伸之應變感測器，用於量測人體活動與植物生長情況之應用。奈米碳材料分別選用奈米碳管以及石墨烯，皆具有良好的機械特性以及導電能力，並且可以沉積於高分子材料基板上。本研究首先對於基板的特性進行比較，將常見的高分子材料，如：PDMS、Ecoflex，及V-1765，藉由拉伸試驗、透濕性實驗、剝離強度實驗，分別比較彈性模數、透氣程度，與材料黏著力。綜合以上實驗結果顯示V-1765具有較低的彈性模數、較為優異的透氣能力以及較好的黏著能力，因此本研究利用V-1765作為應變感測器的基板。感測層的製作則是採用奈米碳管與石墨烯，以不同比例的混合溶液製成。製成之感

測器分別透過靈敏度、響應時間、穩定性、耐久性，以及溫度影響等五項數質進行量測，比較感測器之間的性能差異。根據結果顯示奈米碳管混合石墨烯製成的應變感測器具有較佳的性能，可以承受100%的最大應變極限，且靈敏度為5.84，並在拉伸400毫秒時的響應時間為660毫秒，表示響應時間快速，以及良好的耐久性與穩定性能，並且受到環境溫度影響較低，表示可以安裝於溫室內進行植物生長情況量測，也可以用於量測手指的彎曲。最後，本研究成功利用物聯網技術整合自製的應變感測器與微控制板，並將感測器安裝於溫室內網紋瓜果實上，量測其生長產生的尺寸變化，量測所得的資訊透過無線網路上傳至雲端伺服器，達到即時量測上傳的功能，讓使用

者可以遠端監測生長情況。

物聯網實戰(ESP32篇)：使用樹莓派/NodeMCU-32S/Python/MicroPython/Node-RED打造安全監控系統

為了解決無線網路攝影機安裝的問題，作者林聖泉 這樣論述：

　　本書充分運用 樹莓派 與 NodeMCU-32S 的Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)無線通訊功能，以Python、MicroPython程式配合Node-RED建構物聯網，可藉著智慧型手機或筆電無論處在是否有Wi-Fi提供的場所都能來監控它。   　　本書分成三大部分 　　◆樹莓派：從開箱設定到GPIO應用 　　◆ESP32： 從GPIO腳位讀取溫濕度感測器、12位元類比訊號輸入得知光敏電阻值、到內建觸摸感測器運用 　　◆樹莓派與ESP32：運用Node-RED融合兩者，輕易開發物聯網   　　閱讀本書後，你將學到　　 　　◆樹莓派GPIO應用 　　◆NodeMCU-32S GPIO應

用 　　◆Python與MicroPython程式設計 　　◆Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)無線通訊模組應用Node-RED程式設計   　　本書適用於　　 　　◆大專院校「機電整合」、「專題製作」、「網際網路程式設計」等課程 　　◆高中、高職「微電腦應用實習」相關課程 　　◆各級學校開辦「物聯網」探索課程 　　◆創客玩家DIY物聯網   本書特色   　　◆結合樹莓派與NodeMCU-32S建立實用物聯網 　　◆運用Python與MicroPython撰寫感測與控制程式 　　◆利用Node-RED以網頁撰寫程式整合硬體、使用者介面 　　◆以Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)通訊傳遞訊息

運用影像辨識系統控管工作場所固定式起重機操作人員

為了解決無線網路攝影機安裝的問題，作者許嘉仁 這樣論述：

在傳統產業工廠裡，隨著文明進步與生產技術提升，普遍使用危險性機械等重機具來取代人力提高生產力及方便性。尤其起重及吊掛作業更是廣泛被使用，但同時發生事故災害之頻率與嚴重度也相對較高。為防止起重及吊掛災害發生，除機械、器具設備本身須具備高度之安全性及符合相關法規標準外，對作業人員之管理、相關個人操作技術等認知，皆為安全管理上應顧及的問題。然而傳統的管理只能以開會宣導模式與不定期抽查手法來管控合格人員的操作，無法落實管控使用人員的正當性。因此，透過影像辨識系統的管制，無疑是在工業4.0時代，落實現場管理的重點項目。本研究提出基於深度學習技術的影像辨識系統並與後端資訊系統整合。首先收集合格人員的臉部

影像資料，利用卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）技術進行分類，在工作現場安裝固定式起重機遙控器控制盒，透過光學感測器偵側人員臉部影像，利用影像分析技術來進行合格人員的判定是否開啟管制門。藉此來管理現場合格人員的使用與歸還，減少非合格操作人員所造成的人為災害。