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國立勤益科技大學 電機工程系 郭英哲所指導 羅一軒的 以2D-LiDAR與深度相機異質感測融合應用於機器人自主探索 （2021），提出NoMachine關鍵因素是什麼，來自於異質感測融合、快速探索隨機樹、同步定位與建圖、均值漂移、路徑規劃。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 陸敬互所指導 吳柏逸的 輕量化頻域深度網路 （2020），提出因為有 輕量化神經網路、頻域、邊緣計算、物聯網、計算域轉換、影像辨識的重點而找出了 NoMachine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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以2D-LiDAR與深度相機異質感測融合應用於機器人自主探索

為了解決NoMachine的問題，作者羅一軒 這樣論述：

本論文旨在將 2D-LiDAR 的掃描數據與深度相機獲取的深度影像進行結合，建立一個三維空間的資訊。接著使用快速探索隨機樹(Rapidly-exploring Random Trees, RRT) 演算法與同步定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)技術，應用於機器人自主探索。本論文首先使用基於 RRT 演算法的邊界點檢測器，檢測機器人於未知環境中的邊界點;再利用均值漂移(Mean Shift)演算法，刪去相近的邊界點，其目的為降低運算量;接著計算各個邊界點的權重，並選擇帶有權重值最高的邊界點，藉由路徑規劃器生成一路徑，給予機器人抵

達該邊界點;最後再藉由 SLAM 技術定位機器人自身位置及對其周遭環境建圖。由於2D-LiDAR只能掃描一個固定高度的二維平面，使機器人在自主探索期間，將無法檢測到高於或低於指定高度位置的障礙物。為了解決這個問題，本論文增加深度相機來彌補2D-LiDAR的缺點。為了降低計算量，僅針對深度影像中指定高度範圍特定水平數據進行分析，並選擇其作為與2D-LiDAR融合的數據;再將深度影像特定水平數據的每個角度與 2D-LiDAR 數據相對應的角度進行比較，選擇兩者之間較小的距離值作為融合數據。由實驗結果可以看出，本論文使用 2D-LiDAR 與深度相機的異質感測融合，不但能改善 2D-LiDAR 僅能

掃描一固定高度平面的缺點，還能比 3D-LiDAR 更具成本效益。

輕量化頻域深度網路

為了解決NoMachine的問題，作者吳柏逸 這樣論述：

較費時的影像處理常常嚴重影響到電腦視覺服務的即時性。近幾年隨著人工智慧物聯網 (AIoT) 的快速發展，結合邊緣計算與AIoT的攝影機 (以下簡稱邊緣攝影機) 已在物件偵測、物件辨識等應用領域獲得成功。雖然近年來已有研究透過深度神經網路進行即時影像辨識，但由於既有研究模型計算過於複雜，無法在資源有限的邊緣攝影機上即時完成任務。所以目前已經有頻域結合時域的深度網路模型來改善上述問題，但目前尚未有純頻域的輕量深度網路。因此，本研究提出「輕量化純頻域深度網路模型」，能夠於邊緣攝影機完成即時影像辨識運算並節省能源。本研究首先優化既有研究「頻域卷積層」以改善提取特徵時產生的偏差，並分別優化「頻域激勵函

式」來改善時域激勵函式對頻譜數值造成的準確度下降、「頻域池化層」來改善池化時造成的特徵遺失、「頻域Dropout」來改善不同影像產生數值浮動的問題、「計算域轉換方法」來改善因輸入影像尺寸增大造成模型計算次數度隨之增加的問題。更重要的是，本研究首度提出「頻域全連結層」，其更能表達頻譜資料的特徵分佈關係。實驗結果顯示，進行MNIST與CIFAR-10資料集推論時分別有最高99.74%與99.82%準確度，略勝既有頻域的結果。本研究與既有研究相比，在邊緣攝影機 (採NVIDIA Jetson TX2) 上能分別提升52.01%與52.00%每秒幀率。由以上可知，本研究於即時影像處理與辨識準確度皆擁有

絕對優勢。在資料空間處理上，進行上述兩種資料集推論時分別節省最多43.64%與40.00%記憶體使用量。在能源消耗方面，進行上述兩種資料集推論時能分別節省最多26.09%與25.56%每秒電力消耗。綜合上述可說明本研究提出的輕量化純頻域深度網路與過去研究相比更能獲得更佳的辨識度與效能表現。

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