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電子後視鏡與速限號誌偵測系統設計與實現

為了解決garmin gps校正的問題，作者陳瑞鋰 這樣論述：

近年來，無論是國內外對行車安全日漸重視，行車安全設備也提供越來越多的行車安全技術供駕駛選用，近幾年交通事故統計，發現駕駛者視野不佳為肇事主要原因，而在交通取締的部份，行駛超速為違規比例第二高的項目，因此車用盲區顯示與速限號誌偵測系統，為各大車廠開發車用安全輔助系統的必備項目。市面上所看得到的盲區顯示系統相關產品，有兩種形式：1.僅使用一顆廣角鏡頭，提供後方視野，無法顧及到左右方視角，造成左右盲區。2.使用左、’右與後方三顆鏡頭，但為各別輸出，並無拼接。上述兩系統均無法提供完整的盲區資訊。本論文提出的無實體後視鏡顯示系統，使用三顆鏡頭，以影像處理技術，將影像接合、亮度顏色一致化、影像過度處理等

技術，把三組不同視角、不同攝相機所拍攝的影像資訊接合成一240度無盲區的環景畫面，後方資訊可提供30公尺以上，左右最寬視角可看到5公尺以外，提供駕駛者更完整的盲區視角。各大導航裝置與行車紀錄器使用的速限號誌偵測系統大多使用GPS收取速限號誌資料，比對當下GPS位置，判斷速限。過去也有許多研究使用AdaBoost、SVM(Support Vector Machine, SVM)、Deep Learning等機器學習的方法來設計速限號誌偵測系統，但機器學習再樣本訓練上須針對不同的攝相機做大量樣本的訓練且須耗上大量時間，執行速限號誌偵測時也會造成系統運算量過大，移植嵌入式系統無法做到即時偵測的效果。

而本論文提出速限號誌偵測系統，利用影像處理技術來獲取其速限號誌候選區塊，再利用速限號誌的特徵篩選候選區塊，依各個數字的特徵做速限判斷。本系統適用於各種天候場景與各種攝相機，且執行速度介於28~30fps，達到實際行車測試需求。

海氣交互過程之參數探討：以 R/V Roger Revelle(9/19 ~10/9, 2009) 與 OR1-979(日期)航次之案例研究

為了解決garmin gps校正的問題，作者何柏寬 這樣論述：

於海洋環境中應用渦流協變性系統進行大氣和海面各項通量觀測時，需考慮到各種干擾因素。以航行中的研究船而言，首先要考慮到的是船體晃動、轉動以及移動所造成之三維風向誤差，這包含了船的偏向角和船速的校正。此外還要考慮開放式儀器會受到環境因素的干擾，如海水、海鹽對於紅外線氣體分析儀所造成的偵測誤差，也都會使資料的可用率及正確率下降。本研究為了解海洋與大氣間的交互作用，在2009年10月、2011年10月搭乘研究船進行海上之實驗。利用渦流協變性系統對海洋進行直接觀測，並使用海洋校正公式，將搖晃船體上所測得之數據，配合陀螺儀之旋轉角度以及GPS所計算之航行速度進行真實風速之修正，進而求出海洋環境之各項通量

。並將觀測的結果計算參數化做比較，例如:放射率、反照率、氣動阻抗、粗糙度等，可改善大氣模式中各參數的正確性，使大氣邊界層之模擬更加確。 本研究地表參數值，放射率約在0.96~0.98之間，受海溫的影響。反照率在0.03~0.07之間，呈現下午比上午高的情況，受風速影響。粗糙度分別為0.0239 m (航次Revelle)、0.0182 m (航次OR1-979)。