USB 驅動程式的問題，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

AIoT智慧物聯網應用實習 - 使用Arduino C程式語言結合ESP32-CAM開發板：附MOSME行動學習一點通：診斷．加值

為了解決USB 驅動程式的問題，作者羅啟維 這樣論述：

　　1.利用ESP32-CAM開發板拍照並進行人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作。附完整範例，不需要事先訓練，也不需要了解辨識演算法，就能完成辨識。   　　2.搭配不需使用信用卡註冊的物聯網網站，並使用手機門號、LINE帳戶與Google帳號，即可免費取得本書操作所需的物聯網金鑰。   　　3.搭配LINE Bot，即可用蘋果或安卓手機進行遠端拍照、控制接點、人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作，辨識結果可直接傳回手機。

USB 驅動程式進入發燒排行的影片

基於無人機應用之視覺交通分析系統

為了解決USB 驅動程式的問題，作者陳柏伸 這樣論述：

隨著5G網路日趨的普遍，物聯網將進入新的里程，隨之的應用也將繼續發展，無人機的應用將得到更好的結果，藉著無人機的機動性優點，在民間也發展出他的需求，在交通的方面，過去仰賴閉路監視器作為交通系統分析的重要來源角色，從行控中心以人工的方式回報交通狀況，到現今有人工智慧的時代，靠著機器取代部分人力，利用大數據的分析，影像辨識取得視覺資料，無人機的機動性將提供更便利的影像來源，擴充閉路監視器的涵蓋範圍。本論文使用Raspberry Pi 4為主機，設計一個無人機的掛載配件，可透過Raspberry Pi Camera V2鏡頭取得影像，經Wi-Fi或是行動網路傳送，OpenCV為主要影像辨識的工具，

使用其中的Haar Cascade Classifier和直方圖分析兩大功能，將結合道路現有的閉路監視器與無人機的畫面，考量到無人機具有機動的特性，會時常的移動所在地，因而設計一套可在手機上執行簡易交通分析的應用程式，針對道路上較多的中、小型車輛為分析對象，可供任務機組人員在承接行控中心任務後，抵達監控地點時，也能為行控中心做出簡單的分析工作，加快整體交通問題的分析，也同時減少影像或資料傳輸時所消耗的時間，機組人員亦可調閱其他閉路監視器，做出相關決策。因考慮到我國法律的一些限制，無法實際將無人機飛至高速公路旁，使用交通部高速公路管理局公開的影像畫面，以隧道內的監視器作為即時監視器影像來源，戶外

的監視器做為模擬的無人機拍攝畫面，製作出個可以實際連線操作的無人機掛載配件，實驗採用實機的手機測試，地點選用單向多車道，結果中Haar Cascade Classifier的辨識率可達85%以上，對辨識結果的分析亦可到80%以上。

ESP32S程式教學(常用模組篇)

為了解決USB 驅動程式的問題，作者曹永忠,張程,鄭昊緣,楊柳姿,楊楠 這樣論述：

　　本書主要教導新手與初階使用者之讀者熟悉使用ESP32開發板使ESP32S的屠龍寶刀-周邊模組。 　　ESP32S開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕禦這些模組。 　　所以本書要介紹市面上最完整、最受歡迎的37件ESP32S模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方

法，進而提升各位Maker的實力。  

針對Wi-Fi子系統的模糊測試機制

為了解決USB 驅動程式的問題，作者黃德賢 這樣論述：

Wi-Fi是目前最廣泛使用的無線技術。Wi-Fi基地台作為Wi-Fi網路的接入點，因此Wi-Fi基地台的可靠性是整個Wi-Fi網路的基礎。如果Wi-Fi基地台裡有任何漏洞被發現，則可能導致整個網路的安全性和可靠性大大降低。例如，KRACK針對WPA2協議裡的四向交握攻擊並導致使用者的敏感資料被竊取。在這篇論文中，我們設計並實作了一套可在Wi-Fi組件中找出可能存在漏洞的系統框架。我們提出的框架利用了模糊測試技術並針對Wi-Fi網路中關鍵軟體進行測試，包括了認證者軟體與連結的組件韌體和驅動程式。在我們的評估裡發現一些常見的無線網卡與設備存在著漏洞，包含了高通QCA6174晶片無線網卡、瑞昱RT

L8812BU晶片無線網卡和TP-Link Archer C7無線路由器。