學位論文

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Subject: search.filters.subject.Edge computing

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    智慧城市中視野受阻轉角的合作式碰撞警告
    (2023) 劉瀚文; Liu, Han-Wen
    近年來，越來越多的汽車製造商推出了配備不同最先進安全系統的車輛。 特別 是，高級駕駛員輔助系統 (ADAS)，它收集車輛周圍的環境因素並幫助避免危險。該系 統會通知駕駛員危險情況，甚至在必要時控制車輛。目前的安全輔助系統大多通過車載 傳感器收集周邊信息。 但單憑這些傳感器可能無法有效檢測十字路口的視線受阻角落。 系統可能無法檢測到車輛從視線受阻的角落接近的潛在危險。本論文描述了一個原型系統，用於提高視線受阻角落的安全性。該系統有兩種類 型的組件:路側單元和多個便攜式接收單元。便攜式接收單元可以安裝在不同類型的車 輛上。該系統結合了三個任務:信息收集、數據分析和數據傳輸。路邊單元將有關被遮 擋角落的信息廣播到便攜式接收單元。該系統將警告道路使用者即將發生的危險，道路 使用者可以採取措施避免危險。本文也提出了一個分析碰撞的方法，路口佔用，用於增 加判斷為碰撞的可能性，更積極地發出警告。同時也設定了一個車輛佔用路口的時間上 限，以減少過多的假警報。先前的研究定義了一個安全性指標，Time-To-Collision (TTC)， 指即將發生的碰撞的剩餘時間。先前的研究建議，TTC的值設置為四秒時，警告駕駛員 是合適的。本系統使用此結果來選擇警告道路使用者的時間。最後，本研究還提出了提 高即時性能的方法。本論文提出的系統也可以部署在沒有 ADAS 的車輛上，以更全面 地提高道路安全性。
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    以 Centernet 為基礎開發 AOI 輔助系統之研究
    (2021) 蔡陳杰; Tsai, Chen-Chieh
    自動光學檢測(AOI)為結合電腦視覺與自動化等多種技術的自動檢測方法，並且廣泛使用於產品製造的品質管理上，而元件檢測是自動光學檢測中的重要檢測項目之一。近年來，由於工業產業的變化，產品生產走向了少量多樣化，而在檢測上也改以邊緣運算的裝置運行，因此除了傳統元件檢測要求的準確率外，理想的元件檢測方法還必須要運算複雜度夠低與模型小才能在邊緣運算裝置上運行，而常見的元件檢測方法並不能完全達到這些要求。本論文使用Centernet作為新建立的AOI元件檢測系統的核心演算法。其優點為應用廣泛以及容易簡化與縮小模型，讓模型足夠輕量在工廠上的邊緣運算裝置上運行，且在通用物件檢測有良好的檢測效果。而本論文完成之元件檢測系統能夠快速偵測出元件，以及將其系統應用於嵌入式系統上，以達到工業上減少成本的需求，也可以應用在客製化的元件檢測上。