檢索結果:共14筆資料 檢索策略: "Jenq-shiou Leu".ecommittee (精準) and cadvisor.raw="方文賢"
個人化服務 :
排序:
每頁筆數:
已勾選0筆資料
1
在本論文中,我們使用三種資訊去進行車輛的偵測,第一個是利用彩色相 機的RGB圖像並且結合深度和高度資訊得到的RGB-D資料,第二個利用光學 雷達(LIDAR)資料產生的鳥瞰圖,第三個也是利用光學雷達…
2
在B5G時代,小型基地台分佈密集,基地台間距離更短,導致基地台間換手更頻繁。因此,切換(Handover)決策的準確性對於保持行動服務的穩定運行變得更加重要。如果用戶設備(UE)不能在正確的時間點進…
3
4
正交分頻多工是現今一種相當有潛力的無線網路傳輸技術,搭配多天線傳送訊號至目的端來形成一個分散式天線陣列,進而提供空間分集增益,透過已知的通道訊息來做適當的資源分配,將能有效提升系統的整體效能。在本論…
5
基於視頻的行人再識別 (Re-ID) 是基於圖像的擴展版本,它可以跨多個連續幀在時間上提取行人特徵。 這項工作因其在視頻監控分析中的重要性而受到越來越多的關注。 Person Re-ID 的關鍵挑戰…
6
本文介紹了一種使用學習車輛 (LAV) 系統進行自動駕駛的新方法,利用鳥瞰圖 (BEV) 圖像作為感知的主要來源,並根據信息訓練周圍車輛以生成其運動預測,使它們能夠預測並對附近車輛的潛在動作做出反應…
7
本文目的是用來區分不同可可豆的類別,以利應用於智慧農業中。而 智慧農業應用的關鍵是要如何區分所有類別之間的微小差異,有時候可能 因為這些微小的差異導致農產品的味道品嘗起來十分地不同。 我們提出的方案…
8
在電腦視覺領域,監控影片中的異常檢測是一項具有挑戰性的任務。它需要準確識別像是事故、打鬥、放火和搶劫等異常事件,這些事件通常具有時間性質。為了克服僅依賴單幀或附近幀的局限性,研究者們已經探索了利用時…
9
In this thesis, two robust affine transformation-assisted methods with both real-world applications…
10
在傳統未加入領域自適應的監督式學習中,需要仰賴大量的標記數據集來進行訓練,但是標記圖像必須花費許多的人力和時間,且監督學習模型在測試來自不同分佈的圖像時效果也並不理想。為了實現跨越各種場景的物件偵測…