opencv影像辨識的問題，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

具自動垃圾搜尋及避障功能之無人船設計

為了解決opencv影像辨識的問題，作者陳宇鎮 這樣論述：

本論文使用影像辨識技術進行垃圾物件偵測，針對水面上特定漂流物進行追蹤。有鑑於水污染日益嚴重，近年減塑、限塑風潮席捲全球，各國紛紛推出相關政策、期盼達成無塑之目標。在多數水污染中人們日常使用的塑膠製品及空瓶罐等對水域造成了相當程度的破壞。為維護水域清潔，需長期派遣人工進行沿岸以及派遣小艇或膠筏進行清理工作。然而有些水域環境複雜，若以人力清理曠日費時，且人力成本更是一大負擔。本論文所設計之無人船可以降低對於水域清潔人力之負擔，垃圾搜尋可利用無人船上的鏡頭擷取影像，之後透過OpenCV內的DNN Module(Deep Neural Network Module)來運作SSD(Single Sho

t MultiBox Detector)演算法，以進行漂流物的物件偵測，在避障方面藉由超音波感測器來偵測特定範圍內的障礙物，最後使用Raspberry Pi 4B為中控中心，並利用自定義安裝系統，藉由外部感測器資訊來進行船體控制，達到特定物件的偵測與追蹤以完成水域漂流物的定位。最終本系統在辨識模型達到97％的精準度，以及利用樹梅派的多核心系統完成偵測、追蹤及避障等完整功能之模型船。

人工智慧與邊緣運算技術應用於無人機之影像追蹤

為了解決opencv影像辨識的問題，作者徐光廷 這樣論述：

近年來，隨著無人機的廣泛應用，帶給現代社會更多的便利。儘管如此，不論是對於產業界或是學業界而言，無人機之應用仍然是一個熱門的議題。然而，雖說現代無人機技術進步，卻大多還是需要一位飛手，透過無線電遙控器於數公里的有限範圍操縱無人機。在如此情況背景下，由於人眼視力及反應速度之限制，人體操縱無人機並非最佳之方案。故賦予系統自主判斷之能力，進而拉長無人機之工作距離成為近年來熱門之話題。其中，賦予判斷能力之運算量對於飛行控制電腦往往遠超出其效能，故欲達成該目的必須再加上另一套系統進行判斷運算。本論文以邊緣運算方式，利用MAVLINK通訊協定及dronekit函式庫，採用NVidia Jetson™Xa

vier NX嵌入式系統與32位元Pixhawk 2.1開源飛控作結合，藉以使無人機獲得嵌入式系統之強大運算能力，並足以於機載嵌入式系統上判斷並立即下達決策指令。本研究於NVidia Jetson™Xavier NX嵌入式系統中導入ZED MINI 雙目相機，進而取得機器視覺影像與影像深度資訊。最終採用Darknet YOLO深度神經網路模型訓練得到物體辨識與影像追蹤能力。結合上述軟硬體整合開發，達成整合AI人工智慧影像辨識與感測器資訊後所得之飛行行為規劃與決策命令。本研究任務設計為AI搭載無人機追緝車輛之應用。其任務可分為三階段：第一階段為起飛盤旋階段，無人機起飛後將定點於空中盤旋，並尋找類

似特徵。當無人機辨識出相識特徵之車輛後將進入第二階段。無人機將降低至特定飛行高度，並藉由OPEN CV 函式庫進行車牌擷取與號碼比對，進而確認該車輛為目標車輛後進入第三階段。第三階段為追緝階段，即由NVidia Jetson™Xavier NX整合影像資訊並交付飛行指令給Pixhawk 2.1開源飛控作，再由Pixhawk 2.1開源飛控作系統進行承接飛行姿態與飛行路徑等追緝任務之控制。