檢索結果：共43筆資料 檢索策略： cdept.raw="機械工程系" and ckeyword.raw="深度學習"
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隨著機器學習及人工智慧的快速發展，機器視覺中關於影像處理的技術被廣泛運用於各項領域，成功解決醫學及工程上的挑戰。在這個自動化的時代中，影像處理在電腦視覺中為不可或缺的一環，利用電腦應用於各類影像進行…
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傳統智慧商店的自助結帳系統是基於RFID或條碼技術，但在結帳過程中需要逐一找尋商品中條碼再進行掃描，過程過於耗時與繁瑣。RFID訊號容易因遮蔽而導致偵測失敗，並需要在每項商品中貼上標籤，增加每項商品…
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定位對於導航來說是一個重要的議題，包括自動駕駛、服務型機器人的室內導航。當中發展悠久的即時定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping；SLAM)在室內…
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本研究整合雙臂機器人之可程式化邏輯陣列(FPGA)運動控制系統及嵌入式 人工智慧運算平台 NVIDIA® Jetson™ TX2，以執行短句語音識別及立體影像物 體辨識，機器人受命進行抓取物件，藉由…
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台灣製藥產業對於藥錠的表面瑕疵檢測多以人力進行檢測，利用人工檢測的方式不但缺乏時間效率，且容易有不穩定及誤判之問題。近年來深度學習的發展快速，使得神經網路也逐漸應用在許多領域。如想基於卷積神經網路(…
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近年來，以深度學習進行目標檢測模型的開發已成為一項成熟且熱門的技術，大量帶有標註的公開影像資料集涵蓋了日常生活中的許多物品。然而，當我們欲辨識的目標無法在公開資料集中取得時，手動拍攝並標註影像中的目…
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我們提出邊緣輔助之人臉地標點混合網路 (Hybrid Convolutional Neural Network (HCNN) for facial landmark detection)，所提出之架…
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本篇論文提出混合不同人臉區塊的年齡估測架構並結合移動分類視窗和軟邊界回歸進行人臉年齡估測。我們比較了多個人臉辨識網路在年齡估測的效能，並以混合架構結合不同人臉區塊的深度學習特徵，提出移動式分類視窗以…
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本研究使用深度學習之方法進行工業零件辨識，並整合工研院7A6型機械手臂進行物件夾取之任務。利用於桌上型電腦搭配影像處理單元(GPU)建立立體視覺辨識系統，藉由深度攝影機(Intel RealSens…
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植入式醫療器材主要是用於治療重大創傷，以及輔助治療疾病的主要手段之一，為避免植入物在治療後於患者體內損壞，因此探討植入物的機械性能是必要的過程。在過去的探討方式多為機械實驗測試以及有限元素分析進行骨…