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銘傳大學 電腦與通訊工程學系碩士班 江叔盈所指導 吳東燁的 整合RGB-D與熱感影像之主動式非接觸生理資訊量測系統 （2021），提出rgb電腦ptt關鍵因素是什麼，來自於非接觸式量測、心律、血壓、深度學習、呼吸頻率、額溫。

而第二篇論文國立彰化師範大學 機電工程學系 陳明飛所指導 洪進丁的 智慧化行車安全影像辨識系統研發 （2017），提出因為有 影像處理、深度學習、霍夫轉換、YOLO神經網路、樹莓派、神經運算棒的重點而找出了 rgb電腦ptt的解答。

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你有那麼長的時間在工作盯著螢幕
你怎麼能夠容許它們 顏色不準、解析度不佳 ！？
@Lenovo Taiwan ThinkVision 就是針對商用市場
讓創作者能專注工作 提升生產效率的顯示解決方案

專業色域 AdobeRGB 達到 99.5%
如果工作用到 Adobe 大全餐保證滿意
這次一次開箱評測三台：
　1. 攜帶型顯示器 ThinkVision M14
　2. 生產辦公顯示器 ThinkVision P27u-10
　3. 工作站顯示器 ThinkVision P32u-10
從顯示規格、IO 接口、擴充能力來一一分析
如果你跟我一樣都是「做工的人」肯定受用


::: 章節列表 :::
0:37 ThinkVision M14
1:47 ThinkVision P27u-10
3:41 ThinkVision P32u-10
5:00 最後總結


::: Lenovo ThinkVision M14 規格 :::
建議售價：NT$7,900
螢幕尺寸：14”
螢幕比例：16 : 9
解析度：1,920 x 1,080 (FHD)
I/O 連接埠：
　╴2 x USB-C (USB 3.2 Gen2)
　╴DP Alt Mode
螢幕面板：IPS 8bit
對比度：700 : 1
色彩表現：72% NTSC
反應時間：6ms (withOD)
螢幕刷新率：60Hz
HDR 高動態範圍：No
螢幕亮度：300nits
螢幕特色：
　╴4mm 纖薄機身
　╴598g 輕巧重量
　╴低藍光模式按鍵
　╴亮度調整按鍵
保固：3 年


::: Lenovo ThinkVision P27u-10 規格 :::
建議售價：NT$17,300
螢幕尺寸：27”
螢幕比例：16 : 9
解析度：3,840 x 2,160 (4K)
I/O 連接埠：
　╴4 x USB-A (USB 3.2 Gen 1)
　╴2 x HDMI 2.0
　╴1 x DisplayPort 1.2
　╴1 x USB-C` (USB 3.2 Gen 1)
　╴1 x 3.5mm 耳機孔
螢幕面板：IPS 10bit (8Bit+FRC)
對比度：1,000 : 1
色彩表現：
　╴AdobeRGB 99.5%
　╴sRGB 145.7%
　╴DCI-P3 97.9%
　╴Rec.709 99.5%
螢幕色深：10bit (8bit + FRC)
反應時間：4ms (G2G)
螢幕刷新率：80Hz
HDR 高動態範圍：No
螢幕亮度：350nits
螢幕特色：
　╴專業 AdobeRGB 廣色域
　╴輸入接口擴充性完整
　╴OSD 多種情境模式
保固：3 年


::: Lenovo ThinkVision P32u-10 規格 :::
建議售價：NT$28,700
螢幕尺寸：32”
螢幕比例：16 : 9
解析度：3,840 x 2,160(4K)
I/O 連接埠：
　╴4 x USB-A (USB 3.2 Gen 1)
　╴2 x HDMI 2.0
　╴1 x DisplayPort 1.2
　╴1 x Thunderbolt 3 (input)
　╴1 x Thunderbolt 3 (output)
　╴1 x USB-C (USB 3.2 Gen 1)
　╴1 x 3.5mm 耳機孔
螢幕面板：IPS 10bit
對比度：1,000 : 1
色彩表現：AdobeRGB 99.5%
螢幕色深：10bit
反應時間：6ms (G2G)
螢幕刷新率：80Hz
HDR 高動態範圍：No
螢幕亮度：300nits
螢幕特色：
　╴專業 AdobeRGB 廣色域
　╴Thunderbolt 3 Titan Ridge 傳輸接口
　╴OSD 多種色域模式
　╴OSD 專業情境切換
保固：3 年


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整合RGB-D與熱感影像之主動式非接觸生理資訊量測系統

為了解決rgb電腦ptt的問題，作者吳東燁 這樣論述：

本研究是使用彩色影像與熱感影像進行主動式非接觸生理資訊量測系統，量測人體心律、血壓、額溫與呼吸頻率。首先透過光達深度攝影機中RGB-D影像控制馬達之角度進行人臉位置追蹤，調整人臉位置於影像中心點。接著判斷人臉是否有佩戴口罩，如沒有配戴口罩，將使用Dlib演算法，反之如配戴口罩則使用OpenPose演算法，進行人臉關鍵點辨識，獲取感興趣區域ROI的位置資訊。在心律與血壓量測中，如無配戴口罩則使用臉頰與額頭為ROI，有配戴口罩則使用額頭與鼻樑為ROI。在獲取ROI影像光體積變化訊號(PPG)，並以綠色平均(G)與綠減紅平均(G-R)兩種方法，並且探討兩種ROI大小與不同距離情況下進行心律計算

與利用深度學習預測血壓數值。在呼吸頻率與額溫量測上，將彩色影像藉由仿射變換將ROI位置與紅外線熱感式相機FLIR Lepton 3.5中的影像做匹配，來獲得熱感影像中正確ROI位置。在無配戴口罩使用熱感影像中鼻子與額頭ROI灰色像素平均來計算呼吸頻率與額溫。反之，在配戴口罩下，使用口罩與額頭ROI灰色像素平均來計算呼吸頻率與額溫。本研究結果，G-R方法優於G方法，增加ROI大小有助於誤差減少。量測心律以臉頰ROI位置最佳，其次為額頭，最後是鼻樑，量測出的心律平均誤差分別為1.3bpm、1.9bpm以及2bpm。在深度學習預測血壓中使用PPG訊號波形中的峰到峰間隔(PPI)、脈波傳遞時間(PTT

)、脈波速率(PWV)以及PPI計算出的心律(HR)四個特徵作為輸入端來預測血壓。同樣發現無配戴口罩時使用臉頰與額頭之ROI，之結果優於有配戴口罩使用額頭與鼻樑之ROI。無配戴口罩收縮與舒張平均誤差為1.0 mmHg和1.1 mmHg，有配戴口罩則為1.8 mmHg和1.4 mmHg。最後根據熱感影像中鼻子或口罩ROI，計算出的呼吸頻率與實際呼吸頻率均吻合。熱感影像額頭ROI量測額溫的結果，與紅外線額溫槍所量測出的實際值誤差皆保持在±0.5℃內。

智慧化行車安全影像辨識系統研發

為了解決rgb電腦ptt的問題，作者洪進丁 這樣論述：

目前汽車的行車記錄器，大多僅記錄及儲存行車過程的影像；部分才具有行車安全預警功能，包含偵測前車距離、車道偏移等等。有鑒於開車時容易因為駕駛者的疏忽，而造成追撞、擦撞等等交通事故，造成不可挽回的結果。本研究利用影像辨識結合深度學習，建立一智慧化行車安全影像辨識系統。本研究將利用行車記錄器之影像作為樣本，在電腦上開發一套駕駛安全輔助系統。車道線部分首先將影像設定偵測區域並轉換為灰階以降低運算量，接著用Canny找出影像中的邊緣，再使用霍夫轉換標示出車道線；車輛辨識使用像素量與YOLO(You Only Look Once, YOLO)神經網路，對兩種方法做速度與準確的比較。在不同環境下測試車道與

車輛辨識的效果，並根據所設定前車車距與車道偏移之條件觸發預警，最後利用樹莓派與神經運算棒測試神經網路的檢測速度，建立嵌入式系統的初步架構。

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