usb網路的問題，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

Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經

為了解決usb網路的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，於全球賣出超過四千萬片，麻雀雖小但五臟俱全，其強大功能讓你能建置各種軟硬體整合的實務應用，涵蓋創客、物聯網 (IoT) 與 AI 領域。 　　本書從了解和購買 Raspberry Pi 開始，一步步說明如何安裝 Raspberry Pi OS 作業系統與設定，而且不需額外的顯示器、滑鼠和鍵盤就可以從你的 Windows 電腦遠端連線控制它。接著，本書將帶讀者了解 Linux 系統及 Python 語言入門，替後面的豐富應用鋪好路：你能用 MicroPython 語言控制 Pico 開發板，用 Node

-RED 打造 IoT 儀表板，或者使用 TensorFlow Lite 實現即時的物體影像辨識、打造能偵測道路的自駕車系統等等。 　　從一片小小的單板電腦，玩翻物聯網與人工智慧、實際應用 Raspberry Pi 學習軟硬體整合的 Python 程式設計，你便能在掌心解鎖潛力無限的智慧未來！ 本書特色   　　★ 樹莓派 3／樹莓派 4 適用 　　★ 從零學 Linux 系統與 Python 基礎 　　★ 架設 PHP、FTP 及 Webcam 網路串流伺服器 　　★ 用 Python/MicroPython 控制 Arduino Uno 以及樹莓派 Pico 開發板 　　★ 以 Ope

nCV 電腦視覺搭配攝影機實現人臉、手勢、物體 AI 辨識 　　★ 活用 TensorFlow Lite、MediaPipe、CVZone、YOLO 等熱門套件 　　★ 透過 Node-RED 打造物聯網儀表板並連結 TensorFlow.js 手勢辨識 　　★ 打造你的 AIoT 及自駕車智慧系統，體驗用深度學習模型偵測道路和號誌、行人  

usb網路進入發燒排行的影片

基於無人機應用之視覺交通分析系統

為了解決usb網路的問題，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。

物聯網實戰(ESP32篇)：使用樹莓派/NodeMCU-32S/Python/MicroPython/Node-RED打造安全監控系統

為了解決usb網路的問題，作者林聖泉 這樣論述：

　　本書充分運用 樹莓派 與 NodeMCU-32S 的Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)無線通訊功能，以Python、MicroPython程式配合Node-RED建構物聯網，可藉著智慧型手機或筆電無論處在是否有Wi-Fi提供的場所都能來監控它。   　　本書分成三大部分 　　◆樹莓派：從開箱設定到GPIO應用 　　◆ESP32： 從GPIO腳位讀取溫濕度感測器、12位元類比訊號輸入得知光敏電阻值、到內建觸摸感測器運用 　　◆樹莓派與ESP32：運用Node-RED融合兩者，輕易開發物聯網   　　閱讀本書後，你將學到　　 　　◆樹莓派GPIO應用 　　◆NodeMCU-32S GPIO應

用 　　◆Python與MicroPython程式設計 　　◆Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)無線通訊模組應用Node-RED程式設計   　　本書適用於　　 　　◆大專院校「機電整合」、「專題製作」、「網際網路程式設計」等課程 　　◆高中、高職「微電腦應用實習」相關課程 　　◆各級學校開辦「物聯網」探索課程 　　◆創客玩家DIY物聯網   本書特色   　　◆結合樹莓派與NodeMCU-32S建立實用物聯網 　　◆運用Python與MicroPython撰寫感測與控制程式 　　◆利用Node-RED以網頁撰寫程式整合硬體、使用者介面 　　◆以Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)通訊傳遞訊息

基於影像處理之羽毛球瑕疵檢測

為了解決usb網路的問題，作者林以勒 這樣論述：

系碩士班摘要近年來我國羽球在國際上發揚光大，帶動了國內羽球運動人口的提升，羽毛球的需求量也隨之上升，而在所有球類運動中，羽球的耗損率是相當高的。基於環保考量，世界羽球聯盟（Badminton World Federation）宣布欲將人造羽毛球投入正規比賽當中，而各廠牌也陸續投入研發已有一段時日，由此可預見人造羽球將逐漸取代天然羽毛球。自動光學檢測（AOI）的高處理速度以及高精度，可以改善人力檢測因經驗、標準不一、精神疲勞產生的缺失；而目前羽球的生產從羽毛篩選至完成品測式多由人工進行，是因天然羽片之彎度、重量不一，需依靠工人經驗篩檢，如能導入自動光學檢測，將使生產速度與品質上升。本研究主要是

針對羽球表面缺陷進行檢測，檢測標準依照世界羽球聯盟所公布之羽球規則，硬體使用低成本自製檢測台加上USB網路攝影機，程式撰寫採用C Sharp語言，程式庫使用EmguCV，偵測缺陷區域係利用邊緣偵測、邊界搜尋、影像相減等。實驗結果顯示，可檢測出常見的缺陷類型及區域，期望可應用於羽球生產，以及提高生產品質。