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    基於深度學習之路面破損檢測
    (2021) 章皓鈞; Chang, Hao-Chun
    目前國內的道路維護方式多為定期派遣工程車檢測以及依賴人民的通報,而為了盡早的發現道路損壞並進行修復,本研究運用Mask R-CNN深度學習之方式建立道路破損辨識模型。透過Mask R-CNN深度學習演算法,以及運用python 、OpenCV撰寫進行道路破損檢測與資料整合,持續的分析模型數據並根據結果進行再訓練。利用路面破損辨識模型檢測出路面上的龜裂、裂縫、補綻、變形以及坑洞,並在龜裂、裂縫、補綻、變形達到86%以上的召回率,精確率除了裂縫、坑洞之外有82%以上,此外對檢測出來的破損範圍進行面積計算,為日後養護維修提供面積的量化指標,進而輔助人力巡查作業。
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    行動OLED裝置上針對滑動的省電方法 : 以瀏覽器為例
    (2018) 張皓鈞; Chang, Hao-Chun
    現代行動OLED裝置發展迅速,在行動裝置的電量有限的情況下,針對行動裝置顯示器的省電議題的相關研究,在近年來蓬勃發展。過去研究發現,使用者在使用行動裝置時,滑動行為在總使用時間中佔了很高的比例。針對滑動時會產生很高功耗的議題,過去的研究者已有許多不錯的研究成果,但在行動OLED裝置的部分,目前的研究尚未完全運用OLED的功耗特性。本論文著重在研究在行動OLED裝置上針對滑動時的省電方法,我們以瀏覽器中的滑動行為為研究範例,透過運用OLED功耗特性,並根據使用者瀏覽網頁時的注意力模型,將使用者較不注意的區域,在滑動時,改變為較省電的顏色以在不影響使用者經驗的前條件下,達到節省OLED耗電的效果。我們將所開發的省電方法,實際安裝在行動裝置上測試,實驗結果顯示所開發的省電方法在OLED省電效果與處理速度上有良好的效果,並獲得對將來的研究方向與系統實作有助的資訊。

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