行車記錄器安裝位置的問題，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

講這麼多，證據咧?—跟著律師合法蒐證、有效舉證

為了解決行車記錄器安裝位置的問題，作者張倍齊律師 這樣論述：

為何告人反被告？ 辛苦蒐集證據卻是白忙一場？ 隨時可能下架的網頁資料如何蒐證？ 證據在第三方怎麼辦？ 我能用測謊證明清白嗎？ 　　這是市面上第一本以「證據」為核心的生活法律書 　　20個真實判決改編的案例 　　從事前蒐證到事後舉證 　　不講解太多複雜的法律條文 　　只提供最實用的行動指南 　　讓你在面對糾紛時 　　◆ 搶先站穩第一步 ◆ 專業推薦 　　苗博雅　臺北市議員 　　杜怡靜　臺北大學法律學系教授兼法律學院院長 　　陳俊元　政治大學風險管理與保險學系教授兼系主任 　　饒志民　臺灣高雄地方法院法官 　　李秉錡　臺灣新北地方檢察署檢察官 　　劉欣宜　臺灣士林地方法院所屬民間公證人

行車記錄器安裝位置進入發燒排行的影片

縮小更快速區域卷積神經網路的適應性前車偵測與辨識

為了解決行車記錄器安裝位置的問題，作者謝鈞惟 這樣論述：

根據統計，大部分的交通事故都是駕駛因為沒有注意而與量發生碰撞，因此先進駕駛輔助系統 (advanced driver assistance systems , ADAS) 已經變成近年熱門的研究議題。在本論文中，我們提出一個可以適應天候的前車碰撞警示系統，此系統可以幫助駕駛者偵測前方車輛，然而車輛辨識的準確度常常受到許多因素影響，最主要是天氣因素影響天候 (例如，白天、夜晚、晨曦、向陽、斜陽、黃昏、雨天、薄霧、濃霧、陰天)，因此我們用卷積神經網路訓練出可適應各種天候環境的前車偵測系統，在駕駛可能發生危險的情況下提醒，避免意外發生。本論文分為三個部分:第一部分為改進更快速區域卷積神經網路。原本

更快速區域卷積神經網路利用VGG16提取特徵，由於VGG16網路較為龐大，需佔用較多的硬體資源，我們以SqueezeNet架構改進原本VGG16網路，以達到減少網路大小及增進速度的效果。第二部分是將更快速區域卷積神經網路中原本的ROI池化層以ROI校準層取代，以改善偵測結果。第三部分是由系統所偵測出來的車輛框，透過相機的焦距與相機安裝於車上的高度和影像中車輛底部的位置透過相似三角形，計算出與前車的距離。在實驗中，我們以行車記錄器的影片進行測試，影片中包含各種天候，物件偵測系統的mAP可達0.907，在 640×480 解析度的影片測試平均速度為每秒 30 張影像，參數量大小為7.7 M，原本更

快速區域卷積神經網路使用ROI池化層的偵測框準確度為79.25%，而我們系統使用了ROI校準層取代了ROI池化層，偵測框準確度達到90.4%，提高了大約10%。