檢索結果：共27筆資料 檢索策略： "Deep Learning".ekeyword (精準) and cdept.raw="自動化及控制研究所"
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運用不適當的曝光來捕捉照片到現今依然是造成相機拍攝瑕疵的一個主要來源，曝 光的問題可分為：曝光不足，即相機的曝光時間過短，造成影像較暗而難以辨識；或曝 光過度，也就是曝光的時間過長，造成影像部分區域…
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道路標誌(Road Sign)簡稱路標(又稱道路指示牌Signpost)是道路上告知目前位置與指引目的地方向的重要資訊。路標可以讓人即使身處在一個陌生環境中，快速辨識位置並且指引正確的目標方向。目前…
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在現代工業中，設備的穩定性是工廠生產和機器利用的重要因素。機械振動可能會導致旋轉機器中的主軸偏心或軸承損壞，進而導致設備停機。近年來，由於深度學習模型具有自動特徵學習能力，因此它們被用於故障診斷。然…
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近年來因為深度學習的日漸熱門，許多電腦視覺的研究日漸蓬勃發展，尤其是在影像辨識跟影像處理這塊，除了也歸因於硬體攝影設備的品質更加優良，光學設備的精準，使得影像更加清晰，但有時候會因為許多外在或人為因…
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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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此篇論文貢獻為整合機器人作業系統及深度學習，實現一個具有同步定位及地圖構建、自主導航、人體溫度檢測、口罩辨識及人臉辨識的機器人系統。近年來，人們的健康意識逐漸抬頭，防疫設備也不斷在進步。目前研究人員…
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尋求目標（安全著陸點）是空中機器人的關鍵問題。然而，常規的非人工智能方法受到一些嚴重的限制，感知混疊（例如，不同的位置/對象可能看起來相同），遮擋（例如，訪問之間的位置/對像外觀變化），季節/光照變…
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對於許多應用（如監控和災害響應），無人機的態勢感知能力是必要的。在這些應用中，實時人員檢測和動作辨識在準備有效響應方面起著至關重要的作用。傳統動作辨識準確率不高，無法解決不確定性問題，因此本文采用深…
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本文目的為利用深度卷積自動編碼器分析軌道號誌系統事件紀錄中的列車速度、位置、加速度以及其他相關資訊來檢測異常（打滑和車輛效能錯誤）的紀錄樣本，藉由實驗了解深度卷積自動編碼器能否在數據不連續且缺乏更詳…