檢索結果：共36筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="邊緣運算" and ckeyword.raw="邊緣運算"
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隨著物聯網的發展，能發揮邊緣計算效益的攝影機 (本研究稱為邊緣攝影機) 結合人工智慧技術提供物聯網加值服務已成了可能。然而，邊緣攝影機身處多變的環境，其擷取之影像可能受天氣、光線與雜訊干擾。除了影響…
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近年來，由於物聯網(Internet of Things, IoT)結合人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用的普及，眾多的運算裝置被部署在各個場域中，使用「…
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本篇研究論文提出了一種基於邊緣運算進行深度學習之物件偵測實現在低成本的物聯網裝置之方法。由於低成本物聯網裝置硬體上運算的限制，要運行訓練好的神經網絡模型將是一項挑戰，因此本篇研究論文利用Intel旗…
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本論文目的在於利用三維人臉重構來提升人臉辨識系統的準確率，並將其實現於FPGA Xilinx ZCU104達到邊緣運算，結合此塊開發板的兩大系統PS和PL，在讀取二維人臉影像後，透過影像預處理、…
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隨著科技產品製作技術逐漸成熟，使物聯網系統得以快速發展，其產生的龐大數據量，可使用深度神經網路處理，不過標記資料與訓練模型皆需要花費人力、時間，與運算資源，而透過轉移學習可以解決該問題。但傳統的系統…
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近年來影像處理越來越依賴深度學習，不論是增加解析度、消除色偏、去除雜訊…等，但是深度學習有一個明顯的缺點，那就是需要花費人力以及時間去訓練所需要的模型，若是要提升模型效果，則需要的資料集就要增加，訓…
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近年來，由於影像處理所需的複雜計算，電腦視覺服務在實時性方面面臨挑戰。隨著人工智慧物聯網（AIoT）技術的快速發展，結合邊緣計算與AIoT的攝影機 (本研究稱為邊緣攝影機)，在應用領域上取得了顯著成…
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隨著穿戴式裝置和物聯網科技的發展，較小型的裝置常因體積與硬體資源的侷限，在遇到大量的運算任務時面臨困難。另一方面，若以雲端或邊緣運算的方案解決複雜運算的問題，使用者運算資料的機密性將成為一大挑戰。 …
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隨著物聯網 (IoT) 的發展，結合人工智慧的邊緣計算攝影機 (以下簡稱邊緣攝影機) 已能夠直接在邊緣端進行影像強化。近年來，已有研究採用深度神經網路進行空拍影像除霧。然而，既有的研究大多僅使用RG…
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物聯網與人工智慧的結合引領新的風潮，將“智慧城市”的概念從理想變成現實。 其中影像監控在智慧城市中是十分重要的應用，通常是採用雲運算的方式實現，然而雲運算是基於集中式框架會將收集到的資料集中到雲端處…