簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共5筆資料 檢索策略: "Object tracking".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="陳郁堂"


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    1

    基於深度學習重建YouTube車禍影片三維場景之研究
    • 電子工程系 /107/ 碩士
    • 研究生: 蔡博文 指導教授: 陳郁堂
    • 隨著汽車科技的發展,車禍的預防越來越受到重視。近年來,越來越多團體開始收集和分析車禍資料。在所有的行車資訊當中,最容易取得的便是那些被大量上傳到YouTube上的行車紀錄影片。然而,YouTube上…
    • 點閱:351下載:0
    • 全文公開日期 2021/08/19 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/08/19 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/08/19 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    2

    利用 YouTube 車禍影片生成車輛軌跡應用於自動駕駛車輛之研究
    • 電子工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: Ferdyan Dannes Krisandika 指導教授: 陳郁堂 方文賢
    • Autonomous driving car systems (ADS) need training on a dataset. However current public dataset onl…
    • 點閱:227下載:0
    • 全文公開日期 2025/08/20 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/08/20 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/08/20 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    3

    具尺度一致性的動態物件距離估測之研究
    • 電子工程系 /109/ 碩士
    • 研究生: 劉宏毅 指導教授: 陳郁堂
    • 一致性影片深度被視為基於圖像的應用中的一種關鍵材料,為了生成幾何一致 的深度結果,一種名為 Structure from Motion(SfM) 的方法可以對深度提供很 好的幾何參考。 然而,動態物…
    • 點閱:155下載:0
    • 全文公開日期 2024/09/27 (校內網路)
    • 全文公開日期 2026/09/27 (校外網路)
    • 全文公開日期 2026/09/27 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    4

    基於深度學習的物體檢測和物體追蹤之結合用於自動駕駛汽車
    • 電子工程系 /106/ 碩士
    • 研究生: 吳岳桐 指導教授: 陳郁堂
    • 本論文基於卷積神經網路(CNN),提出了一個簡單又有效的即時多目標追蹤方法。我們所提出的方法整合了主要包含四個部分:基於CNN的YOLOv3物件偵測器、基於CNN的Re3追蹤、餘弦相似度網路和匈牙利…
    • 點閱:343下載:2

    5

    移動物件之軌跡比對應於壓縮影像環境
    • 電子工程系 /97/ 碩士
    • 研究生: 李姿慧 指導教授: 陳郁堂
    • 近年來智慧型影像監視系統逐漸成為大家關注的研究主題,在影像監視系統中,我們可以使用移動物件的軌跡進行異常事件偵測、人行為分析與影像內容檢索。本論文中,我們實現一個在壓縮的影像監視系統,針對移動物件進…
    • 點閱:215下載:2
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