簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共8筆資料 檢索策略: "影像辨識".ckeyword (精準) and year="111"


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    1

    以RepVGG 改良U-Net 模型架構辨識由透地雷達取得之鐵路噴泥影像
    • 營建工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 劉兆洋 指導教授: 李安叡
    • 由於噴泥現象是國內外常見發生於鐵路的危害之一,當鐵路路基受到含水量、火車載重等各種因素影響土壤狀態,使路基等結構穩定度與強度降低,進而影響鐵路使用,鐵路噴泥檢測方法愈趨成熟,隨著透地雷達檢測噴泥技術…
    • 點閱:317下載:0
    • 全文公開日期 2028/07/26 (校內網路)
    • 全文公開日期 2028/07/26 (校外網路)
    • 全文公開日期 2028/07/26 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    2

    以深度學習為基之彈性作業導引系統
    • 工業管理系 /111/ 碩士
    • 研究生: 劉世勛 指導教授: 王孔政
    • 作業員在產線中扮演靈活彈性角色,而確實執行SOP步驟則成為產線維持品質的關鍵。因此本研究提出一種基於CNN深度學習的智慧彈性操作指引模型,模型核心包含三項任務程序:任務一為物件識別,作業員執行工作的…
    • 點閱:285下載:4
    • 全文公開日期 2027/08/25 (校外網路)
    • 全文公開日期 2027/08/25 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    3

    整合頭戴式混合實境與 AI 影像辨識之施工機具安全檢核系統
    • 營建工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 陳品至 指導教授: 陳鴻銘
    • 近年來,混合實境技術迅速發展,帶來比擴增實境更出色的視覺化體驗。然而,由於現存MR應用大多需要預先將模型等資料設置在現場環境中,不適合應用在變動較大的環境中,像是施工工地等人員、機具、物料不斷變化的…
    • 點閱:247下載:0
    • 全文公開日期 2028/08/22 (校外網路)
    • 全文公開日期 2028/08/22 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    4

    結合影像辨識和自主移動機器人之玉米生長狀態辨識與自動灌溉應用
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 周志恆 指導教授: 蘇順豐 郭重顯
    • 本研究設計了一台結合影像辨識玉米生長狀態以及自動灌溉應用的自主移動機器人。該機器人的前輪部分採用平行四連桿機構,並搭配電動窗馬達進行轉向控制,後輪則透過齒輪和鏈條的驅動方式實現前後控制。 本…
    • 點閱:302下載:0
    • 全文公開日期 2028/07/31 (校內網路)
    • 全文公開日期 2028/07/31 (校外網路)
    • 全文公開日期 2028/07/31 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    5

    整合AI影像辨識與BIM技術之自動化施工進度管控系統
    • 營建工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 吳庭瑜 指導教授: 陳鴻銘
    • 隨著科技的進步,人工智慧的影像辨識已發展相當成熟,也廣泛的應用於各項產業領域,在營建產業中更是有多方研究致力於將其結合與應用,加上營建管理的專案進度排程已成為工程中不可獲缺的重要任務,故本研究嘗試將…
    • 點閱:209下載:2
    • 全文公開日期 2028/08/22 (校外網路)
    • 全文公開日期 2028/08/22 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    6

    基於加權對比學習和偽標籤修正的連續測試時間適應
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 莊士頡 指導教授: 陸敬互
    • 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…
    • 點閱:294下載:2

    7

    基於隱寫術的後門攻擊於交通號誌辨識之研究
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 林玉庭 指導教授: 陳俊良
    • 現今人工智慧的安全逐漸受到重視,隨著資通訊技術快速發展、軟硬體設備快速推陳出新以及設備運算能力大幅提升下,人工智慧的應用出現在生活中的各個角落,替現代生活帶來諸多便利。場景包含道路標誌辨識、瑕疵檢測…
    • 點閱:286下載:12

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    Newton — 基於深度學習之高速智慧標記資料雲端平台
    • 資訊工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 張先昀 指導教授: 戴文凱
    • 標記資料在深度學習的流程上可以說是相當重要的基礎,不論是哪一個領域的學習,大量的訓練資料有助於提升模型的表現。不過要有精準的訓練資料需要耗費大量的人力與時間,雖然學術領域中有許多公開的資料集能夠使用…
    • 點閱:206下載:3
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