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聖約翰科技大學 資訊工程系碩士班 范俊杰所指導 羅士軒的 應用Xception與YOLO於紅外線熱像儀之盲點偵測 （2021），提出盲點偵測加裝關鍵因素是什麼，來自於紅外線熱像儀、影像辨識、盲點區物件偵測、深度學習、Xception、YOLOv4。
而第二篇論文南開科技大學 車輛與機電產業研究所 賴柔雨所指導 廖福源的 運用OBD-II於大型商用車排氣檢驗之研究 （2019），提出因為有 柴油引擎、排氣檢驗、OBD-Ⅱ的重點而找出了 盲點偵測加裝的解答。
盲點偵測加裝進入發燒排行的影片
車用主機相信是許多人開車不可或缺的配備！SHOU多媒體車用安卓主機系統，除了一般主機功能外，更擁有豐富的4G聯網、安卓10.0系統、APP下載、ai語音智慧聲控、線上更新等強大功能！本集邀請3C專業達人TIM哥幫大家解惑，車機核心數愈多愈好嗎？儲存容量多少夠用？你的愛車最近想加裝360度環景、盲點偵測嗎？這支影片千萬別錯過！
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主持人：邢男 邢雨龍
攝影、剪輯：楊子見、黃紹榮
採訪協力：SHOUGOMAJI品牌官網 http://www.shougomaji.com
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應用Xception與YOLO於紅外線熱像儀之盲點偵測
為了解決盲點偵測加裝 的問題，作者羅士軒 這樣論述：
本論文應用卷積神經網路影像辨識方法，整合紅外線熱像儀在昏暗的環境下進行拍攝，並與一般攝像機所拍攝的畫面進行對比。希望能夠透過紅外線熱像儀的熱感應功能提升對環境的辨識與理解，更加容易發現其他道路使用者的位置。本論文採用處理速度較快的Xception及YOLOv4卷積神經網路進行辨識與訓練，並從他們的準確性及效率進行分析與對比。選擇Xception及YOLOv4作為本研究的目的是它能清楚地即時反應路況讓司機做出相對的反應。從這項實驗中可以發現紅外線熱像儀比一般攝像頭更加容易在視線不良的條件下拍攝到其他道路使用者的位置。在資料集相同的條件下發現YOLOv4的訓練過程比Xception快一小時，而且
YOLOv4的準確率也比Xception高出5%。選擇使用Xception的原因是他在2014年ImageNet的競賽中奪得了冠軍，運算速度很快。而選擇使用YOLOv4的原因是當YOLOv4與EfficientDet的性能相當的情況下，他的推理速度比其他的還要快兩倍。而相比的YOLOV3的AP和FPS分別提高了10%和12%的差距。本研究最大的貢獻就是當在低照度的環境下，使用的程式與兩個模組的輔助下，依然能清楚的觀察到盲點區裡的物件。
運用OBD-II於大型商用車排氣檢驗之研究
為了解決盲點偵測加裝 的問題，作者廖福源 這樣論述：
國內外車輛各期廢氣排放法規日趨嚴苛，以台灣環保署官網國內粒狀污染物(PM2.5)來源比例，移動污染源就佔總污染源的30~37 %，其中大型商用車之污染量所佔比率約18.3~24.8 %，因應環保減碳與防污需求，目的事業主管機關因而因應汽車科技的進步不斷加嚴廢氣排放檢驗標準。目前國內柴油車檢測車輛污染檢驗方式，環保署運用不透光率檢測方式進行檢測，如環保法規三期前之車輛，運用不透光率進行檢測時，有不合格之情形，可再運用舊式濾紙反射式再進行檢測，但兩者檢測方法在測試時都須油門急加速方法來測試黑煙排放情形，但2007年10月份後國內上市之新式四期柴油商用車輛都配備了第二代車載診斷系統OBD-Ⅱ，其功
能已具備排污超標警示儲存與資料凍結功能，由於在中低轉速就有最高馬力輸出，運用油門急加速方法來測試黑煙排放，將會損害渦輪與引擎機件，縮短後處理系統之壽命。為了避免傳統檢驗方法檢驗新式車輛之盲點，因此本研究利用通用型AUTEL MaxiSys Elite診斷電腦為主要儀器，連結OBD-II車載診斷系統進行車輛數值之讀取，經由觀察有關EGR及柴油微粒過濾器控制的相關數值變化情形，並與實測的廠家規範正常數值比對後進行分析結果，即可判斷元件是否發生故障，例如EGR閥卡滯、柴油微粒過濾器內部阻塞或破裂，這兩項元件故障都會使控制的相關正常數值發生異常變化，同時會影響到黑煙及氮氧化物排放超出法規標準，確認OB
D-II可應用於大型商用車排氣之檢驗。