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[爆卦]lidar種類是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇lidar種類鄉民發文沒有被收入到精華區：在lidar種類這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 lidar種類產品中有2篇Facebook貼文，粉絲數超過0的網紅，也在其Facebook貼文中提到， （來自高師地理，粉絲系友的投稿） 高中地理選修上冊：空間資訊科技 災害事故調查如何運用地理資訊 提供高中教師備課資料，以及社會大眾知悉 https://bit.ly/3my4xd4 （檔案連結） https://www.facebook.com/ULTRAdc/posts/425055976828...

　同時也有18部Youtube影片，追蹤數超過7萬的網紅Mamiyoshi，也在其Youtube影片中提到，iPhone 12 mini , iPhone 12 , iPhone 12 Pro , iPhone 12 Pro Max全てに対応しているCASEFINITEのケースFROST AIR , FROST PRO , HYBRID PROのレビュー！ 用途別にどれがおすすめなのか解説します！ ▼C...

「lidar種類」的推薦目錄

  • lidar種類 在 Facebook 的最讚貼文

    2021-04-08 16:41:04
    有 264 人按讚

    （來自高師地理，粉絲系友的投稿）
    高中地理選修上冊：空間資訊科技
    災害事故調查如何運用地理資訊

    提供高中教師備課資料，以及社會大眾知悉
    https://bit.ly/3my4xd4　（檔案連結）
    https://www.facebook.com/ULTRAdc/posts/4250559768289960

    #空拍機（#UAV）拍攝以作為後續 #3D建模 使用，

    無人機救援包括如邊防監控、消防監控、環境保護、刑偵反恐、治安巡邏等具體應用。其在突發救援任務中能有效規避地面障礙，快速準確的到達指定現場，利用熱成像儀等高新技術產品把實時訊息回傳指揮中心，為指揮人員決策提供依據。

    無人機在、科研、教育、精準農業、智慧城市、勘察、場景巡檢等具體應用中，#測繪 是關鍵的一環。

    也會下載列車的列車自動保護系統（Automatic Train Protection， 簡稱ATP）和「列車監視控制系統」（Train Control Monitor System，簡稱TCMS）資訊，以及搜集監視器或民眾拍攝之影像供後續調查。

    #點雲（point cloud）是指透過3D掃描器所取得之資料型式。掃描資料以點的型式記錄，每一個點包含有三維座標，有些可能含有色彩資訊（R,G,B）或物體反射面強度。

    #正射影像
    相當於是正攝投影的航攝相片，但是實際通過航拍得到的航攝相片是中心投影，而且還存在因為相片傾斜和地面起伏產生的像點位移。

    #光達，LiDAR，是英文「light detection and ranging」的縮寫，是一種光學遙感技術，它通過向目標照射一束光，通常是一束脈衝雷射來測量目標的距離等參數。雷射雷達在測繪學、考古學、地理學、地形、地質、林業、遙感以及大氣物理等領域都有應用。

    #資訊彙整平台
    2021-04-02
    太魯閣號列車脫軌事故災情整合平台

    關於20210402太魯閣號第 408 車次意外，
    匆促地找了些圖片、影片。

    可以簡單談談 #地理資訊系統的應用
    #運輸與交通
    問題探究：#都市機能與城鄉關係
    或者趁學生對於事件印象深刻
    先談談選修課程裡的「#空間資訊科技」
    #空間資料的種類與獲取
    #空間資訊的呈現
    問題探究：應用 #地理媒體
    向他人分享自己對某個社會空間議題的看法

    身為地理人，總是要做些甚麼吧

    統整作者：郭展榮（高師地理系友）
    協力作者：巫師地理

  • COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化

    lidar種類 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的精選貼文

    2020-02-05 14:30:00
    有 60 人按讚

    #汽車電子 #人工智慧AI #先進駕駛輔助系統ADAS #車載資訊娛樂系統IVI #車聯網V2X #神經網路加速器NNA #圖形處理器GPU #感測器融合SensorFusion

    【GPU＋NNA，挑動汽車視神經】

    因為自動駕駛汽車和先進駕駛輔助系統 (ADAS) 的泛在利益，汽車行業已成推動人工智慧 (AI) 發展的重要行業之一；儘管業界還在討論實現全自動化所需的理想技術組合，但有一點是明確的，那就是：AI、尤其是神經網路 (NN) 將發揮重要作用，執行對於傳統視覺或模式識別系統來說具有挑戰性的任務，並針對特定任務進行設計，以便更高效、精確地執行。

    所有神經網路的組織模式都是在多個層面上多次處理資料。因此，神經網路可在不同的輸入模式下運行十到二十次，而不是用一組特定的參數只運行一次操作；透過不同路徑，選擇的數量就會增加。當到了需做出決策時，它已從輸入中提取了所有資訊。在路標識別示例中，第一層可能正在尋找一個標識的角形狀，然後是顏色等各步驟依序執行，直到它非常確信地說這是一個路標並說明其含義。

    這樣做的好處在於無需對每一個步驟都進行程式設計。神經網路將會自己完成，並隨時間推移而不斷學習。該演算法知道它需要識別的內容，將嘗試不同方法直到實現目標，並在過程中不斷學習。一旦神經網路經過培訓，它便可在實際應用中發揮作用。這意味著工程師不必花費數小時來微調複雜的演算法，只需向神經網路展示它需要發現的內容並讓其自學完成。

    這些技術已在車輛中被廣泛用於目標檢測、分類和分析，駕駛員監測、存取控制及語音和手勢識別也可利用不同類型的神經網路。此外，將傳統視覺與神經網路結合的 AI 方法，可用於行人路徑分析和環繞視圖等應用場景，它將同時依賴於圖形處理器 (GPU) 和神經網路加速器 (NNA)。在從感測器到電子控制單元 (ECU) 整個鏈路中也可使用神經網路，在預處理、中間處理和無人車後處理使用的各種技術將 AI 引入其中。

    此外，車聯網 (V2X) 將主要使用自動駕駛汽車作為傳感載體，為各種智慧城市和智慧交通場景提供資料和資訊。同樣，這些進展將依賴於採用 GPU 和 NNA 的方法實現人工智慧，以支持來自越來越大的輸入集的各種分析和計算。自動駕駛和高度自動化的車輛將嚴重依賴各種類型的感測器，包括攝像頭、熱成像、雷達、光達 (LiDAR) 等。所有這些感測器傳出的訊號都需要進行解讀和融合，以便全面瞭解車輛內部和外部發生的情況。感測器融合對於自動駕駛至關重要。

    延伸閱讀：
    《助力汽車自我思考》
    http://compotechasia.com/a/tech_application/2020/0120/43855.html
    (點擊內文標題即可閱讀全文)

    #ImaginationTechnologies

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