USB Image Tool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

設計與實作應用於西瓜採集無人機系統之人工智慧電腦視覺系統

為了解決USB Image Tool的問題，作者馬約瑟 這樣論述：

本文設計和實現了一種用於採集、導航和檢測西瓜的計算機視覺系統的,該系統使用無人駕駛飛機且無需人工干預。該系統實現了單板計算機Nvidia Jetson Nano和為圖像傳輸樣式(Pix2Pix)而創建的捲積神經網絡。這些元素整合在一起用於檢測,姿態估計和導航以達到目標。所有流程均由狀態機管理,該狀態機負責激活或停用在後台運行的不同流程步驟。ROS平台用於創建不同進程之間的數據交換。無人機使用稱為mavlink的標準化協議來將單板計算機與飛行計算機進行通信。ROS環境中的mavros用於解釋兩個元素之間的所有數據。無人機的目標是創建一個無監督的系統以快速便捷的方式處理繁重的任務,例如西瓜收穫。

用於檢測的神經網絡結構經設計可達到30幀FPS,可在配套計算機中滿足較高的可靠性,較低的內存使用以及快速判斷來滿足這三個條件,這些條件對於實現自主飛行是必不可少的。

基於無人機應用之視覺交通分析系統

為了解決USB Image Tool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。