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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），提出盲點偵測安裝台北關鍵因素是什麼，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。

而第二篇論文國立勤益科技大學 流通管理系 吳世光所指導 邱馨慰的 建構以物聯網為基礎之寵物看護系統 （2020），提出因為有 物聯網、ESP32、寵物的重點而找出了 盲點偵測安裝台北的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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應用Xception與YOLO於紅外線熱像儀之盲點偵測

為了解決盲點偵測安裝台北的問題，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。

建構以物聯網為基礎之寵物看護系統

為了解決盲點偵測安裝台北的問題，作者邱馨慰 這樣論述：

台灣高度工業化的經濟結構，導致社會人口結構發生變化，出生率下降是當今人們隨著工作方式、生活狀況和社會價值觀的變化，越來越多的年輕人沒有孩子，普遍的孤獨感 在社交生活中往往使人們需要尋找情感寄託。 據台灣農委及數據統計公司統計，寵物數量持續上升，2020年更有可能超過台灣兒童數量。本研究試圖了解寵物，觀察寵物行為，輕鬆幫助寵物主人養寵物。因此本研究透過核心技術ESP32-CAM設計串流影像並搭配超音波感測器、申請 LINE Notify等來互相連動完成本研究系統規劃流程。這些技術可以讓飼主從寵物的行為、互動、餵食、日常生活的各種行動當中，更加深化的照顧和了解寵物，甚至可以在忙碌的時刻利用這些技

術達到遠距看顧的需求，因此本研究希望透過物聯網結合ESP32-CAM技術應用影像串流並連續監控24小時，並結合超音波感測器監控系統是否可以安裝在家裡的任何地方，應用軟件LINE Notify除了回報訊息還可以及時添加圖片，讓飼主可以更好的掌握寵物的動態，進而照顧與增加與寵物的互動，是為本研究的目為影像串流並連續監控24小時，超音波感測器監控系統是否可以安裝在家裡的任何地方，除了回報訊息還可以及時添加圖片。

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