檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "Deep Learning".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="陸敬互"
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模糊影像常常嚴重影響電腦視覺系統服務的穩定性。隨著物聯網 (IoT) 的發展，結合人工智慧的邊緣計算技術之攝影機 (以下簡稱邊緣攝影機) 已能夠提升基於影像偵測之物聯網服務的強健性。雖然近年已有研究…
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隨著物聯網 (IoT) 技術與人工智慧 (AI) 應用逐漸成熟，人工智慧物聯網 (AIoT) 便順勢飛快發展。AIoT以「低接觸服務」特質的無人介入之智慧生活應用最為熱門，目前為「無人商店」最貼近一…
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近來，隨著人工智慧科技飛速進展，其深厚的技術應用已經滲透至各式載運工具之中，以便更精準地確保行車安全並提升駕駛體驗等諸多面向。為確保自駕車及其他智能交通系統能在複雜多變的交通環境中穩定運作，呈現出更…
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物聯網時代的來臨，數以萬計的聯網攝影裝置將會產生極大量的資料，使得透過邊緣運算來降低雲端運算瓶頸的需求逐漸增加。其中，隨著深度學習模型與辨識技術之精進，透過結合邊緣計算的大量攝影機（本研究稱為邊緣攝…
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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…
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近年來工業4.0 (Industry 4.0) 透過結合5G與人工智慧等技術來改善製造上的問題。在工業4.0的智慧工廠中，經常面臨到商機改變，工廠生產線需要提升具個性化產品生產速度，故需要容許不同的…
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近年來，善用邊緣運算能力的攝影機 (以下稱為邊緣攝影機) 讓具備「低接觸服務」的「無人商店」之智慧生活得以實現。然而，在無人商店佈署大量邊緣攝影機並訓練其邊緣模型非常消耗時間與人力成本。為解決以上問…
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近年來，善用邊緣運算能力的攝影機 (以下稱為邊緣攝影機) 結合深度神經網路來實現人工智慧物聯網 (AIoT) 的應用不斷增加，讓具備「低接觸服務」的「無人商店」之智慧生活得以實現。然而，在無人商店佈…
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隨著科技產品製作技術逐漸成熟，使物聯網系統得以快速發展，其產生的龐大數據量，可使用深度神經網路處理，不過標記資料與訓練模型皆需要花費人力、時間，與運算資源，而透過轉移學習可以解決該問題。但傳統的系統…