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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。

醒吾科技大學 資訊科技系所 蔣遐齡、陳映濃所指導 郭光瑜的 智慧手機遠端車牌辨識 (2013),提出通用監視器app關鍵因素是什麼,來自於智慧型手機、車牌辨識、影像定位、字元辨識、AdaBoost演算法。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了通用監視器app,大家也想知道這些:

macOS研究室:Big Sur解析教學

為了解決通用監視器app的問題,作者蘋果梗,Henry 這樣論述:

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智慧手機遠端車牌辨識

為了解決通用監視器app的問題,作者郭光瑜 這樣論述:

台北市政府於2011年1月5日正式啟用其花費13億4800萬建置13699支固定監視器的全市遠端錄影監控系統(Telematics System);此系統內建車牌自動辨識技術,可用以強化政府交通管理與改善治安[40]。但僅靠政府於定點設立有限的固定監視器,其功能似乎不足,應該使用行動裝置提供全民參與進行補強。根據Google委託台灣易普索(Ipsos Taiwan)公司所作調查,台灣地區2013年智慧手機普及率已高達51% [41],將此資源有效運用在全台灣超過2200萬台[42]機動車輛之監控與查察,應屬可行。智慧型手機應用於車牌辨識,除了車牌字元之辨識成功率外,其處理速度、使用便捷性及原

始影像保全等亦為實用化之考量重點。本研究使用分散式處理設計,將智慧手機所攝取的車牌原始影像先進行影像定位處理,並降低其輸出資料量後,再透過3.5G無線通信傳輸至後端主機進行字元辨識處理及車籍資料庫比對,藉以發掘整體系統之技術瓶頸所在,建構出可行的系統架構。本研究之影像定位及字元辨識處理皆使用AdaBoost演算法。智慧手機執行的影像定位處理是要產生只有牌照區域的最小灰階影像,以利3.5G無線通信快速傳輸,後送至雲端伺服器進行平行處理及車籍資料比對,滿足瞬間鉅量及高速運算之需求。系統開發之程序是先在個人電腦運用OpenCV模式識別程序之AdaBoost分類器進行牌照區域辨識訓練,以建構完整之車牌

辨識系統並測試其最小可辨識之牌照資料量,再將牌照定位程式與訓練成果及最小可辨識之牌照資料量編寫成JAVA程序寫入智慧型手機、字元辨識與訓練成果寫入系統主機,進行測試。實務驗證是使用Android智慧手機作為前端攝像及影像定位及處理平台,透過應用程式(APP)之開發進行全自動化作業;後端字元辨識平台則使用獨立之電腦主機與智慧手機進行通聯。實驗顯示,本系統架構在沒有影像正向化處理及車籍資料庫比對校正之狀況下,單張原始影像從取樣至辨識完成所費時間少於0.1秒,辨識成功率為88.8%,初步可滿足實用化之需求;但智慧手機之攝像環境遠較固定監視器複雜,致使其所攝影像之定位處理不易,產生實務操作上的困難、定

位處理費時及辨識成功率下降等問題。改善的方法是使用自動化動態連拍攝影處理及影像正向化處理技術,但這也將造成智慧手機運算量大幅增加,使得影像定位及字元辨識分散處理之系統架構成為必需。關鍵字:智慧型手機、車牌辨識、影像定位、字元辨識、APP、AdaBoost演算法

macOS活用萬事通:Catalina一本就學會!

為了解決通用監視器app的問題,作者蘋果梗 這樣論述:

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延伸螢幕、增強安全,強化隱私權、系統內建多款App升級、移植「螢幕使用時間」資訊、全新「尋找」功能導入…等,都將幫助使用者實現創作與探索。   本書從最簡單的開箱開始,就算是毫無Mac經驗的你,也可以輕鬆的入門。一步步地熟練系統操作,體驗各個生活娛樂影音軟體,善用iWork文書軟體,最後可以自己處理許多電腦問題,這是本書帶給讀者的豐富冒險之旅。   作者是蘋果官方認證國際講師,在20餘本的Mac相關著作中,知道哪些是最實用、必備的技巧。讀者可在這裡學到Mac最扎實的應用技巧,招招實用,絕不只是花俏。希望各位都不只是學會macOS的操作,更能熟練使用,讓Mac幫助大家省下更多作業的時間去體驗

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