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基於類神經網路架構早期偵測空停車格
(2018) 吳明哲; Wu, Ming-Che
本論文解決駕駛人耗費不必要的時間在尋找停車地點之問題。提早偵測停車格的智慧系統是重要的，駕駛可能因為分神在找尋停車格，而導致交通意外發生，且在大城市中經常發生停車格嚴重不足的問題。在本研究中，我們使用行車紀錄器蒐集共5,800部的影片資料集(駕駛人的視角)，藉由深度學習的技術，建置可以偵測前方是否有空停車位的類神經網路模型。為了增進偵測效能，我們提出了一個新的損失函數以優化時序資料，最後開發出一個可以早期偵測空停車格的駕駛輔助系統。在本研究中，我們也建立了一個提早偵測空停車格的評比實驗 (Benchmark)，可以讓後續相關領域的研究者評估其實驗結果。