基於單攝影機影像處理之前車距離估測;Distance Estimation of Front Vehicle Based on Single Image

[[abstract]]先進駕駛輔助系統 (Advanced driver assistance system, ADAS) 是近年來各大車廠亟欲開發的一項技術，常見的輔助系統包括車道偏移警示 (LDW) ，前車碰撞警示 (FCW) 以及主動式車距控制巡航系統 (ACC) 等應用。先進駕駛輔助系統的目的，是在駕駛可能發生危險情況下，發出警示與輔助駕駛，避免意外發生以達到降低交通事故的發生率。 本論文針對車輛行駛的當前車道，利用車輛底部陰影特徵與車輛底部具強烈邊緣特性來偵測前方車輛，最後提出基於車道寬度與基於車輛底部陰影位置的演算法來計算與前車距離。首先依據偵測出來的車道線定義感興趣區域，對區域內進行車輛偵測。由於車底陰影在日間之行車影像上是一個穩定的特徵，並不會受到車輛顏色影響，且車底陰影的顏色灰階值通常小於當前車道顏色灰階值。因此我們統計車道區域範圍內的顏色灰階值，當作車底陰影的參考閥值，同時利用不同於偵測車道線的邊緣閥值，以較低的邊緣閥值偵測車輛邊緣。在偵測車輛時，以車輛邊緣特徵為主、車底陰影特徵為輔，以邊緣像素比例以及暗點像素比例判斷前方車輛底部位置。本論文最後統計車輛偵測在不同情境下的偵測結果，本系統在前方有車輛時的正確偵測率可達 95% 以上。 The Advanced driver assistance system (ADAS) is a technology that the most automobile manufactures has been developed in recent years. The Lane Departure Warning System, the Forward Collision Warning System, and the Adaptive Cruise Control System are the common assistant System. In our thesis, we use the characteristic of the shadow of vehicle and the strong edge of the vehicle to detect the vehicle on current lane. Finally, we propose an algorithm to calculate the distance of front vehicle based on the width of the lane and the position of the shadow of vehicle. At first, we detect the feature of vehicle that according to the ROI, which is depended on the detected lane. Since the shadow of vehicle is a stable feature in daytime’s image, that is not affected by the color of vehicle’s body, and the gray level of the vehicle’s shadow is usually smaller than the gray level of the lane. Therefore, we calculate the gray level of the ROI as the referential thresholding, that use to detect the shadow of vehicle. In the meantime, we detect the edge of vehicle using the lower thresholding, which is different from the thresholding that detected to the lane. When detects the vehicle, the feature of vehicle’s edge is the first consideration, and the shadow of vehicle is the secondary. And we use the ratio of the edge’s pixel and the ratio of the dark pixel to get the position of the vehicle. In the end of the thesis, we statistics the ratio of accuracy of the detect vehicle under different situations, has up to 95%

不同間距透水柵對土石流篩分功效之試驗研究

Abstract The bottom infiltration screen is one of the strategy to control debris flow. In the past researches, we can find that debris flow affected by the infiltration screening device. There is a repeated phenomenon of move and stop of the debris, at last it stagnated and lost the efficiency of the screen device. How much gravel can be block that will according to the gauage of infiltration spacing, hence the clear spacing of the bars of the screen, the depression angle of infiltration screen, the length of the bar of the screen are all important factors. This study have experimented according to important factors which are the individual bar clear spacing , the depression angle of the infiltration screen, the length of the bar. This study selected four different clear bar spacing of 0.8cm、1.0cm、1.2cm、1.4cm , three different depression angles of 33˚、35˚、37˚, three different bar length of 30cm、40cm、50cm . We can find the optimal efficiency of the screen device when the clear bar spacing is 1.2cm, the angle is 37˚ and the bar length is 50cm. From the data of this experiment we can find that： b/dmax=0.63 the slit density of bottom infiltration screens Σb/B=0.54 (b：the bar clear spacing,dmax：the maximum diameter,B：the span of bar)中文摘要 透水柵為土石流防治工法之一。過去研究發現，土石流受透水柵篩分作用會產生流動、停積、再流動、再停積之重覆現象，最後透水柵淤塞失去篩分功效。透水柵可攔阻多少砂石主要取決於透水柵柵棒淨間距的大小，因此柵棒淨間距、柵面角度及柵棒長度皆為重要因子。 本研究以柵棒淨間距、透水柵柵面角度及柵棒長度為重要因子進行試驗，設計0.8cm、1.0cm、1.2cm、1.4cm不同淨間距透水柵四組、透水柵柵面角度33°、35°、37°三組、柵棒長度30cm、40cm、50cm三組。 經試驗後得到柵棒淨間距為1.2cm、透水柵面角度37°及柵棒長度50cm篩分功效最佳。分析試驗數據得到以下結果： b/dmax=0.63 透水柵之狹縫密度Σb/B=0.54 式中b:柵棒淨間距 dmax:最大粒徑 B:壩體全長中文摘要 I 目錄 III 圖目錄 V 表目錄 VI 第一章 緒論 1 1.1 土石流的基本性質 1 1.2 土石流減災工法 2 1.3 研究動機 3 第二章 前人研究與文獻回顧 6 2.1 土石流相關研究 6 2.1.1 土石流定義 6 2.1.2 土石流發生型態 7 2.1.3 土石流流動型態 9 2.1.4 土石流各區段坡度 11 2.1.5 土石流類型 12 2.2 土石流防治 12 2.2.1 土石流防治工法之效能評估 12 2.2.2 透過性防砂壩的特點 14 2.2.3 透過性防砂壩開口經驗式 15 2.3 透水柵相關研究 17 2.3.1 透水柵實例 17 2.3.2 透水柵相關研究 18 第三章 試驗材料與方法 23 3.1 試驗材料 23 3.1.1 取樣方法 23 3.1.2 土樣資料 23 3.2 試驗設備 25 3.3 試驗設計與條件 29 3.4 試驗步驟 30 3.5 試驗流程 32 第四章 結果與討論 33 4.1 試驗現象描述 34 4.2 試驗結果分析 39 4.2.1 柵棒間距影響因子 39 4.2.2 透水柵柵面篩分角度影響因子： 48 4.2.3 柵棒長度影響因子： 49 4.3 分流比 52 4.4 土石流體積濃度 53 第五章 結論與建議 54 5.1 結論 54 5.2 建議 57 參考文獻 58 附表一 62 附表二 6

三輪代步車

[[abstract]]本組專題是做(三輪代步車)我們是去拆一台割草機的引擎來當本專題的動力來源，但是我們的傳動很特別，是由割草機的引擎動力帶動鏈條跟齒輪，使輪胎轉動向前行駛，雖然速度不是很快，但足以行駛也比較安全。 因我們的支架是用焊接起來的所以可以承受相當大的重量，但只能單人駕駛以策安全，至於本組做的代步車可以使用的地方很多，例如:在現今社會中有些行動不方便的人可以使用這台操作方便又小巧的代步車，或者是在想去鄰近的地方代步使用，等等許多地方，所以希望本組專題未來能為現今這個社會有所發展貢獻而不是做完就荒廢了

魚菜共生3.0

[[abstract]]本次實驗將屬於在實驗室內有穩定的光源以及水源，且光源有不同以及光照時間，搭配高效能直流無刷供水幫浦之節能技術，應用於精緻農業之水耕土耕栽培系統中，建立植物、栽培與複合養殖環境之魚菜共生試模組，並藉理論分析與實測，探討室內魚菜共生使用的上之可行性，並利用土耕栽培與水耕一同方式栽種蔬菜，可以比較以及共存時的成效。同時配合魚產養殖的模式，生態平衡及資源再利用的境界，創造出在有效空間及資源而生產出食物之生活環境。 在實驗結果：魚菜共生的系統裡，土耕的土層阻擋魚池的糞便，植物根部吸收養分亦同時也可達到過濾功能，再接著水耕將土耕水流下棕色水質更加以的過濾沉澱，流至水耕的水呈現微黃色。蔬菜在兩種不同光源照色下，紅光生長比白光還要佳，不管是生長速度還是色澤。水耕與土耕，水耕的蔬菜可能因為土壤的養分有道水耕之中，生長速度比土耕快，魚是健康且穩定地在成長當中，所以算是無憂無慮的成長環境

階梯式手推車

[[abstract]]倉庫物料或零件進出搬運時，經常遇見物料架或零件架高低度不同，重量 輕者比較容易調整，但重量重者費時費力而且危險。本專題設計階梯式手推車除了基本搬運功能外，設計增加可調整高度，變為可調整高度的梯子且與物料架或零件架高低度相同，可節省時間省力且具安全性·本階梯式手誰車具有1.整合作業員的便利性·2．收納節省不鈴要浪費的空間。3．去除不祐要浪費的工時·4．合拼後之階梯式手雅車價格，優於購買手推車及階梯雙件之價位”組裝、構造簡單、操作、保養及維修容易，具實用性

普適AI服務：數位轉型趨勢下的智慧型代理人--普適AI服務：數位轉型趨勢下的智慧型代理人(1/2)

[[abstract]](1)精進自適應AI核心技術，探索通用型機器學習、遷移學習、零學習等技術，適應多變智慧服務應用。(2)強化AI可解釋及可信任性，嵌入信任度於模型設計、開發可調式及可驗證機制、運用虛實整合找出AI可解釋性。(3)創建TwinsTalk數位孿生平台，透過即時資料隨時監督實體表現，擴大智慧服務並帶動數位轉型及產業變革。(4)以AI為基礎的人機互動介面，強化功能、應用、安全及協助多元任務。(5)場域驗證：以實體及虛擬之智慧型代理人於協作陪伴、智慧城鄉、金融服務等場域實作。(6)建立聯邦資料治理與管理平台FedDGM：設計本地與伺服器端分開的治理機制，資料與模型進行迭代管理，達到完善資料治理與分享。[[note]]科技部[[note]]2021-11-01～2022-10-3