檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "水".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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台灣四面環海，位於西太平洋熱帶氣旋盛行地區，氣候深受季風、颱風及洋流的影響，每逢夏秋兩季之時，常受到颱風的強風暴雨侵襲，平均年降雨量約為 2,510 公釐，其中約有 78%集中在 4~10 月間的梅…
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水下影像還原及增強在影像處理領域中是相當具有挑戰性的，光波在進入水中後容易受到吸收及散射影響，成像容易呈現不同程度的模糊、霧化、淡藍色及淡綠色，進而對水下機器人及人類視覺品質產生影響。現今有越來越多…
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水下影像增強和還原給圖像處理領域帶來了巨大的挑戰。當光線穿透水時，由於水深和固體顆粒的影響，而產生散射和吸收效應，導致影像可能產生模糊、霧霾和顏色失真，尤其是藍色和綠色色調。這些要素將顯著的左右人類…
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近年來網路與行動裝置迅速發展，人們每天獲得的資訊量越來越多，並且隨著智慧型手機的普遍性上升，許多廣告商透過二維條碼作為傳遞訊息的管道。其中QR Code(Quick Response Code)是一…
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為了提高含有水漬和落葉的路面裂縫圖像的檢測，提出了一種結合路面裂縫圖像和非對稱Unet（Asy-unet）圖像分割來檢測路面裂縫的訓練模型。裂縫分割是公共基礎設施檢測和維護的重要研究課題。由於路面材…
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水下的影像辨識目前尚未被廣泛應用，原因是因為水下的能見度及色偏的問題。許多文獻使用不同的影像處理方法來改善辨識問題，但卻未討論先改善訓練資料。本篇研究利用提高訓練資料的可用度，以提升模組的辨識率。 …
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物件六維姿態估測在機器人抓取的應用中已成為一項重要的任務，現行的方法主要為透過視覺獲取物件圖像，並根據物件的特徵進行影像處理與數學計算來找出其位置與方向性。隨著人工智慧的發展，已有許多研究著手進行以…
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由於複雜的海洋環境和水下通信的困難，目標追蹤、導航和數據傳輸是自主水下機器人的三個重要問題。然而目前基於非深度學習的目標追蹤存在嚴重的局限性，這會導致追蹤延遲，對目標的誤判以及部分或完全遮擋、光照、…
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傳統的船舶感測設備存在諸如成本高和精度差的問題。另外，用於目標跟踪的算法還受到光源，環境和視點變化的影響，這使得效果較差。這項研究提出了一種適用於無人水面載具的情報，監視和偵察方法，該方法可以實現三…
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圖像去噪在計算機視覺的許多任務中發揮著重要作用，尤其是預處理步 驟。無論是企業還是科技公司，都是非常重要的技術，而良好的去噪可以 幫助模型進一步提高準確率。其中，去除水印是一項相對複雜的任務。與 盲…