檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "Yo-Ping Huang".ecommittee (精準) and year="111"
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本研究提出了一種深度學習方法,使用跨機器數據概念漂移進行CNC工具機中的多狀態鐵屑狀態識別。本研究的目的是考慮在進行跨多機台數據資料學習的過程,會因為不同資料集之間的影像差異,包括影像色調、背景光源…
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在本論文中使用了改良卷積長短期記憶網路(ModConvLSTM)[1]所組成的深度學習模型與透過人體姿態估計(pose estimation)所形成的熱點圖作為輸入影像來進行人體行為辨識,並且測試了…
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本研究旨於使用基於視覺的方式應用在CNC工具機,其研究目標為鐵屑辨識與安全警示系統。在鐵屑辨識上,使用殘差神經網路(ResNet)作為圖像辨識的主要模型,並採用基於網格分類方法將機台影像分割成較小尺…