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亞洲大學 資訊工程學系 蔡志仁所指導 王承瑞的 使用醫院場域及GPU進行臨床患者的行走動態特徵萃取及其網頁實作展示 （2020），提出fps測試網頁關鍵因素是什麼，來自於Azure Kinect DK體感設備、Intel RealSense D435深度攝影機、Zeno Walkway步態分析系統、最大步速、最大步伐、三種重心估計點、跌倒風險值、起坐時間、駝背量。
而第二篇論文國立嘉義大學 生物機電工程學系 黃膺任所指導 林信宏的 應用深度學習於鳳梨植株心智慧化辨識 （2020），提出因為有 深度學習、鳳梨、催花、影像辨識的重點而找出了 fps測試網頁的解答。
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專業商用3D遊戲引擎大揭秘：Panda3D、C++、Python
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使用醫院場域及GPU進行臨床患者的行走動態特徵萃取及其網頁實作展示
為了解決fps測試網頁 的問題，作者王承瑞 這樣論述：
體重、BMI和年紀是衡量該洗腎病人體力狀況的三種非常重要的參數，給洗腎患者量測體重的工具是坐式體重機。本研究實驗設計是使用Azure Kinect DK(K)對患者從走向坐式體重機到量完體重離開的完整過程做全身及步態分析並萃取其全身骨架動態特徵，實驗分析出的結果可以拿來量化相同病症之患者的體力狀況，或是某些跟行走困難有關的病徵，設計了跌倒風險值(Risk of falling, Rf)來預警跌倒狀況，也設計最小下巴高度(Minimum Chin Height, Ch)和駝背量(Humpbacked value, HV)預警中風狀況。為了確認K所量測的數據之信效度，針對實驗環境中的長寬高(Le
ngth、Width、Height, L、W、H)實際值(Actual Value, AV)與K所算出的L、W、H做比較，L的誤差範圍是-0.87cm ~ 1.97cm，W誤差範圍是-1.79cm ~ 1.12cm，H誤差值範圍是0.09cm~ 2.55cm，並使用比約30幀率（Frames per second, Fps）K更高的約90Fps市售產品Intel RealSense Depth Camera D435(D435)錄下深度影像，算出一個步伐(Stride, S)及其所需步時所換算出的步速(Pace, P)，比對K所算出的結果得出兩者差值。一位男性受試者模擬各種行走姿態，得出K及D
435兩者比較的P差值變化範圍是1.6561cm/s ~ 2.7460cm/s、S差值變化範圍是-3.3756cm ~ 0.7862cm、起坐時間(Duration of stand up to sit down, DSS)差值變化範圍是-0.15s ~ -0.04s。而K也與市售產品Zeno Walkway(ZW)進行S、P與重心(Gravity Center, GC)參數的比較，其中ZW重心是二維重心(Two Dimensions (2D) GC, 2GC)，K須將其三維重心(Three Dimensions (3D) GC, 3GC)投影成二維，兩者量測的S大小差之變化範圍是-10.00
8cm ~ 5.438cm、P差之變化範圍是5.033cm/s ~ 8.371cm/s、2GC差之變化範圍是0.0001cm ~ 38.0749cm 。通過以上三種(AV、D435、ZW)取證以確定本K系統基於GPU所量測的數據值及其所計算出的參數值的信效度是可以滿足本研究的臨床應用需求。
應用深度學習於鳳梨植株心智慧化辨識
為了解決fps測試網頁 的問題，作者林信宏 這樣論述：
鳳梨栽培過程，為了調節產期以利栽培管理及採收，在適當的成長階段以電石水或益收對鳳梨株心進行澆灌，達到進行催花的目的。此項作業目前均仰賴人為操作，相當耗費人力與生產成本。若此程序能夠透影像辨識技術判別各鳳梨植株心位置，導引機械手臂執行自動催花處理，以有效的節省人力需求，並讓催花處理更為精準，提升產品品質。本研究使用Faster R-CNN、YOLOv3及YOLOv4三種深度學習網路模型，並搭配不同尺寸的鳳梨植株心標記框，對鳳梨植株心進行辨識測試，比較各種模式的辨識率，以找出最適合鳳梨植株心辨識作業的深度學習模式及標記框大小。實驗結果：尺寸為700700 ( pixels)的鳳梨植株心標記框，
搭配各深度網路模型均可獲得最佳辨識效果；Faster R-CNN、YOLOv3及YOLOv4三種深度網路模型分別對鳳梨單植株心進行檢測之辨識率(AP)為96.30%、97.72及98.51%，對多植株心檢測之辨識率(mAP)分別為97.27%、98.13%及98.55%，顯示YOLOv4對單植株心及多植株心檢測均有最高的辨識率，且其每張影像執行時間也最快，平均花費0.0329秒(約30.4 FPS)。此外，經測試結果發現：標記框尺寸的大小不影響模型檢測速度，同時Faster R-CNN在較高的IOU閾值條件下，其辨識率(mAP)優於YOLOv4，顯示其在鳳梨植株心的位置檢測有最高的精準度。