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國防大學 空間科學碩士班 林玉菁所指導 陳郁涵的 運用手機光達建置二維平面圖與三維場景之效益研究 （2021），提出3D scanner app關鍵因素是什麼，來自於iPhone 12 Pro、iPad Pro、光達、二維平面圖、三維場景圖。

而第二篇論文朝陽科技大學 建築系建築及都市設計碩士班 劉秉承所指導 鄭傑文的 運用空間型構理論動態式視野分析方法之逃生模擬研究 - 以臺灣中部五間大學圖書館為例 （2021），提出因為有 逃生行為、路徑抉擇、空間型構理論、動態式視野分析、虛擬實境的重點而找出了 3D scanner app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：

除了3D scanner app，大家也想知道這些：

2019超新版計算機概論：邁向資訊新世代(全工科適用)

為了解決3D scanner app的問題，作者陳德來 這樣論述：

最新計算機概論，資訊、工科相關科系學群、大專院校通識性課程皆適用 　　‧以活潑語調與說解，配合豐富圖像與文字配搭，呈現時下最夯資訊新知。 　　‧羅列整理、詳細解說必備之核心知識，讓您隨時掌握課程方向。 　　‧破除枯燥乏味的舊印象，淺顯易懂、循序漸進，讓您能融會貫通。 　　‧各章末均附上重點總結整理，助您快速建立起資訊學習架構的清晰脈絡。 　　‧課後評量涵蓋選擇與問答題，針對問題特性供讀者複習，紮深資訊學習基礎。  

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iPhone 12 Pro, iPhone 12 Pro Max เป็น iPhone ซีรีส์แรกที่มี LiDAR Scanner ที่กล้องหลัง, เรามาดูกันว่า
LiDAR Scanner คืออะไร และใช้ทำอะไรได้บ้าง

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00:00 - Intro
00:20 - LiDAR Scanner คืออะไร
00:44 - ประโยชน์ของ LiDAR Scanner
00:57 - ตัวอย่างการใช้งานด้วยแอป WANNA NAILS
01:31 - ช่วยเรื่องถ่ายภาพบุคคลในที่แสงน้อย, โหมดกลางคืน
01:52 - เปรียบเทียบความเร็วการโฟกัสระหว่าง iPhone 11 Pro Max และ iPhone 12 Pro Max

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運用手機光達建置二維平面圖與三維場景之效益研究

為了解決3D scanner app的問題，作者陳郁涵 這樣論述：

多年來光達常被視為是專業高單價之測量儀器，通常僅專業人士能取得並操作使用，然自2020年，美國蘋果公司(Apple Inc.) 推出iPad Pro與iPhone 12 Pro首度搭載光達感測器，一般民眾得以體驗消費級光達所帶來的民生應用。對於專業測量人而言，亦好奇此消費級光達能做到的測量精度為何。本研究目的探究iPhone 12 Pro Max與iPad Pro光達在建置二維平面圖與三維模型之使用效益；並以專業測量等級之手持光達(GeoSLAM Zeb-Revo RT)作為精度比對參考值，最後基於實驗分析結果，提供使用者操作建議與可能的應用潛力。研究結果發現，iPhone 12 Pro M

ax與iPad Pro 2020兩項設備採用之光達為同一種光達；最佳掃描距離以0.5～4公尺內效果較佳；二維平面圖之最佳相對精度誤差皆為1.9%；三維場景圖之最佳相對精度誤差為0.9%；成像解析度及紋理皆可清晰顯示；故此款平價光達無論從成像效果或經濟、時間成本作為考量，皆相當適合作為社會大眾將空間資訊數位化之入門工具。

運用空間型構理論動態式視野分析方法之逃生模擬研究 - 以臺灣中部五間大學圖書館為例

為了解決3D scanner app的問題，作者鄭傑文 這樣論述：

室內空間發生災害時，人們通常只能依循現場的逃生指引系統逃生，自身無法得知災害發生的地點，圖書館更有物件重複性高、視覺死角多的特性，常陷入迷路找不到出口的窘境。本研究以臺灣中部五間不同空間組構的大學圖書館作為實驗基地，導入空間型構理論(Space syntax)之視域分析方法(Visibility Graph Analysis)量化空間整體之視覺資訊。空間型構理論是由英國倫敦大學Bill Hillier教授所領導的研究團隊提出，是基於空間組構本身的配置格局，通過運算技術對數據進行量化解析，揭示空間表層型態背後更深層的組織意義。其中，本文以型態智慧性(Spatial Intelligibilit

y)之迴歸數值(R-square : Visual Connectivity/ Visual Integration-HH)進行分析，選定一項環狀規則空間組構與一項不規則空間組構做為重點實驗項目，赴實地以FARO Focus高速三維雷射掃描儀將真實空間數位化，獲取空間的三維點雲(Point Cloud)模型，呈現趨近於真實環境的虛擬實境(Virtual Reality)場景，模擬於HTC Vive頭戴式顯示器測試50位青壯年民眾的逃生路徑，再將實驗數據以動態式視野分析方法(Isovist - Dynamic Visual Analysis)進行解析。此方法有別於以往傳統不具時間因素的靜態空間型

構視覺分析，得以檢視受測者移動軌跡上發生停滯、繞道的關鍵位置，觀測受測者是基於何者視覺環境產生迷路的，希冀改善避難路線指引以加速逃生過程。將受測者的移動路徑與視覺資訊變化進行Isovist動態式視野分析後，本文得知：1.逃生路徑中視野最佳的地方，如廣場、十字路口、分岔路口，容易伴隨停滯現象，為重要的「關鍵抉擇點」。2.在繞道行為發生前，76%的受測者其視覺範圍值 (Visual Area) 有快速上升的情形，若此時沒有接收到正確的逃生指引，而選擇了錯誤的路徑，就容易陷入視野不佳的劣勢空間，大幅延長通過測試的時間。3.快速完成實驗的受測案例移動路徑大多規律地位於視野中等或良好的視覺範圍值(Vis

ual Area)區域之間，並且在視野良好的關鍵抉擇點做出了正確的路徑選擇。

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