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[爆卦]multi攝影機是什麼？優點缺點精華區懶人包

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

在 multi攝影機產品中有8篇Facebook貼文，粉絲數超過2,646的網紅國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所，也在其Facebook貼文中提到， 提供完善AI建模工具 陽明交大讓自駕車辨識更精準 訊息來源 https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=130&cat1=40&id=0000607775_SPR8I9Y662CLUO66K07LI 陽明交通大學電機學院副院長暨嵌入式人工...

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「multi攝影機」的推薦目錄

multi攝影機 在 VOP 攝影之聲 Instagram 的最讚貼文

2020-05-08 03:32:40

攝影史敘事工作坊今日造訪#農林航空測量所，農航所的前身是農復會於1954年成立的「森林資源及土地利用航測調查隊」，在經歷空軍與民航協助拍攝的期間之後，到了1973年購入自己的PA-31航攝飛機才開始獨立執行空拍，如今持續進行著包括農林資源調查等國土觀測製圖與航遙測影像建置工作。台灣最早的航空照則是美...

  • 國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所

    multi攝影機 在 國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所 Facebook 的精選貼文

    2021-05-11 10:59:10
    有 10 人按讚

    提供完善AI建模工具 陽明交大讓自駕車辨識更精準

    訊息來源
    https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=130&cat1=40&id=0000607775_SPR8I9Y662CLUO66K07LI


    陽明交通大學電機學院副院長暨嵌入式人工智慧研究中心主任郭峻因。

    嵌入式AI技術的應用漸廣，其中深度學習是目前最常用的演算法之一，此演算法需建立完整精確的訓練模型，推論(Inference)端才能順利發揮效益，在此次論壇中，陽明交通大學電機學院副院長暨嵌入式人工智慧研究中心主任郭峻因就以「嵌入式AI深度學習運算模型之建構與應用」為題，發表精采演說。
    陽明交大的智慧視覺系統設計實驗室(NYCU iVS Lab)，聚焦於各種智慧視覺研究，自駕車也是其中一環。郭峻因表示，自駕車已成全球汽車與科技兩大產業的共同趨勢，NYCU iVS Lab在此領域的研究包括各種ADAS所需的功能與相關技術，在感測器部分，除了視覺感測器外，其研究內容也包括光達(LiDAR)。他指出，影像辨識目前是AI的主流發展方向，在車用領域，AI也可應用於LiDAR，進行物件偵測與分析。
    對於AI的導入建議，他表示開發者必須先行掌握圖資與軟硬體核心技術，再進行AI建模，在此環節郭峻因特別強調，建模時必須採用定點而非浮點運算，方能符合自駕車系統需求。針對目前AI設計趨勢與挑戰，郭峻因則以近期的某電動車事故為例點出問題癥結。日前台灣高速公路發生一起車禍，駕駛人放手讓電動車行駛，電動車卻直接撞擊前方道路上一輛倒臥的貨櫃車，在一般正常狀態下，該品牌電動車可偵測前方車輛，過近就會自動剎車，但在這次事件中，AI無法辨識靜止且呈倒臥姿態的貨櫃車是否為車輛，再加上白色車身影響了其視覺判斷，最終釀成車禍。
    從這次事件可以看出目前AI在自駕車上的幾個問題，像是攝影機無法偵測車道車輛、霧與強光會干擾系統識別白色汽車、雷達有可能忽略靜態車輛、相機與雷達兩大感測器整合方式有待改進等，現在NYCU iVS Lab就致力於解決上述問題。
    郭峻因緊接著談到嵌入式AI感應核心技術與應用。他指出標準的嵌入式深度學習開發，必須先設定與標示資料、再建構訓練模型。NYCU iVS Lab已針對上述環節推出不同平台，讓AI開發者在不同環節均有快速簡易的工具，協助業者縮短開發時程。
    郭峻因表示，NYCU iVS Lab所推出的工具都經過測試，具有高度實用性，以資料的設定與標示為例，NYCU iVS Lab在此部分提供的ezLabel工具，只需要前後兩幀畫面，即可標記整段影像中的物件，大幅減少人工標記工時；ezLabel是網路開放平台，可讓全球各地深度學習專家與一般民眾使用，目前ezLabel 2.3版已累積有超過610位使用者。
    模型建構部分，NYCU iVS Lab建構SSD輕量化模型與MTSAN(Multi-Task Semantic Attention Network；多任務語義注意網路)。SSD輕量化模型解決了過去此類模型因錨點(Anchor)密度不足，難以偵測瘦長物品的痛點，NYCU iVS Lab在加入CSPNet後，不僅強化運算速度與準確度，同時運算量與參數量也減少了一半。至於MTSAN則是結合物件偵測技術，利用畫素分割場域，並藉此強化物件特徵，郭峻因指出，光是此動作就可提升4.5%的準確度(mAP)。
    自駕車導入可分割場域的MTSAN後，可與前車防碰撞(FCWS)或車道偏移系統(LDWS)整合，精準判斷車道，在山路上行駛時，可以識別彎曲車道線，另外也可加入2D與3D的卷積(Convolution)行為分析技術，用來預測後端車輛的超車方向與可能性。
    演講最後郭峻因引述美國未來20年發展AI的藍圖做總結。他表示未來的AI必須與情境整合，同時打造開放性知識場域，集結眾人之力，讓AI可了解人類的智能與反應，以進行有意義的互動，此外AI也必須能自我學習，整合周邊環境的各種資訊，培養應對困難挑戰的能力。
    至於自駕車的AI應用，他則指出需強化研發各種感知技術，讓車輛可以精準識別路上各類型物件與其移動的意向，將是未來產學研的重點，透過這些研發，車禍事故發生機率將可大幅降低，進而建構安全可靠的交通場域。

  • multi攝影機 在 Facebook 的最佳貼文

    2021-03-23 11:42:06
    有 233 人按讚

    這個來抽5組貼圖，到31日止，說說看你喜歡Zyxel Armor G5 的什麼功能！點進去看特色👉https://www.mcdulll.com/blog/post/120977488

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  • COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化

    multi攝影機 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最佳解答

    2020-09-25 14:30:00
    有 70 人按讚

    #物聯網IoT #汽車電子 #先進駕駛輔助系統ADAS #機器視覺 #3D影像感測器 #主動立體視覺ASV #結構光SL #飛時測距ToF #光達LiDAR

    【3D 感測新勢力：ASV vs. ToF】

    隨著技術成熟、元件成本下降，3D 感測在機器視覺的應用越見蓬勃，商用價值正在勁揚，主動立體視覺 (ASV)、結構光 (SL) 與飛時測距 (ToF) 是三大分支。現階段結構光因有消費電子加持、出貨量最大，工業應用則以立體視覺為主——但預估不久後，外加一個投射器的 ASV 料將全面躍起；即使是全自動化的「關燈工廠」，確認打件位置仍少不了 ASV 的輔助。

    ToF 則可視為長距離的結構光 (雖然解析度遠不如正統結構光)，成長力道亦正增強。以前影像拍攝只在乎單點距離，如今講究的是「多區域」(Multi-Zone)、對比多層，意境已大不相同；即使是場景變動不大、毋需深度補償的工業應用，日後亦將逐漸加入深度資訊，有助於拉大可視距離。3D 感測另一個應用是模具製作，一分鐘就能完成掃描建模。動輒須＞ 200 公尺的汽車應用，ToF 更是基本元素。

    早先缺乏深度資訊時，需要根據不同場景做補償才能辨識；直到加入「紅外線投光器」元件的 ASV 出現，終於有解！ASV 不受環境光限制，判讀更精確，商用較一般消費產品擁有更強的需求。原有立體視覺也能查看，但前提是物件本身要夠立體、且環境不能太暗才能清楚分辨，就像平放於桌面的紙張，除非有翹曲或色調區隔明顯，否則機器不易判別。

    機器視覺的另一個挑戰是：看很多物件時，是否能辨識出細微差異？提高鏡頭的解析度是手段之一，但這會消耗更多演算和儲存資源，負載重。對企業來說，重要的是如何在效益、成本、應用場景之間取得平衡，最高規者不一定最好、也未必會成為主流。在彩色影像如此盛行的今天，安防監控之所以仍堅持採用黑白 CCD 攝影機，就是著眼於「影像補償」。

    至於 CCD vs. CMOS 鏡頭何者較佳？成像技術該採用捲簾快門 (Rolling Shutter) 或全域快門 (Global Shutter)？另放眼未來，3D 感測在汽車的應用備受期待……，「固態光達」因沒有移動的光束轉向機制，無論在可靠度和複雜性皆略勝一籌。惟汽車售價區間大、成本結構亦不同，很多技術彼此非單純競爭、而是競合狀態，一如短、中、長距的無線通訊技術互補。

    延伸閱讀：
    《3D 機器視覺，商用價值勁揚》
    http://compotechasia.com/a/feature/2020/0910/45715.html

    #艾邁斯半導體ams #BELICE-SD #ibeoNext #TMF8801

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