移動偵測攝影機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

UNITY程式設計教戰手冊(4版)

為了解決移動偵測攝影機的問題，作者盛介中,邱筱雅 這樣論述：

　　許多初學者在接觸Unity遊戲引擎時，往往會覺得系統龐大而無法掌握學習方向。尤其是程式設計部分，更讓許多人覺得無從下手，即便閱讀大量書籍與網路文獻亦無法具體改善。為了解決學習困難的問題，作者以多年教學經驗，建立從零開始的學習路徑，讓初學者可以透過本書，輕易學習Unity程式設計，並且在閱讀本書之後，擁有自行學習的能力。閱讀本書並不需要任何程式基礎，只要從頭開始照著書本案例一步一步練習，就可以具備基礎Unity遊戲程式設計能力。本書以初學者為出發點，以完整的遊戲程式開發過程為學習路徑，輔以大量圖片說明，讓沒有程式基礎的讀者，可以由淺而深的學習Unity程式設計。本書內容經

過實際課堂教學驗證與完善，並獲得學生一致好評，值得向初學者推薦。 　　本書附有遊戲專案檔（請至五南官網下載），可供讀者參考。 　　作者E-mail為 [email protected] ，對於本書內容有任何疑問，歡迎透過電子郵件與作者連絡。  

移動偵測攝影機進入發燒排行的影片

一個運用GPS行動裝置之攝影機自動校正方法的研究

為了解決移動偵測攝影機的問題，作者吳宏志 這樣論述：

在先前的研究成果中，我們將攝影機結合GPS (Global Positioning System)行動裝置來提供一個全新的視覺追蹤服務，如此監視人員便能夠在攝影機的即時影像上針對特定目標物體進行視覺追蹤。然而為了達成這項服務，攝影機必須事先經過校正，透過五組GPS座標與對應影像座標資料來計算出攝影機座標轉換時所需的內部參數(intrinsic parameter)與外部參數(extrinsic parameter)，這些參數可以用來將GPS座標轉換為影像座標，因此可以在即時影像上標示出目標物體的所在位置。先前攝影機校正作法主要有兩個問題：一是未校正攝影機以手動取得五組對應座標點的方式非常麻煩

；二是已校正攝影機若是調整其可視區域(FOV: Field-of-View)後則必須重新校正，造成不便。因此本論文針對上述問題分別提出自動化的校正方法來加以克服，首先針對未校正攝影機的部份，所設計的自動校正方法是利用校正人員GPS座標的移動向量與影像上所有移動物體座標的移動向量進行比對來定位出校正人員，然後就可以依序建立五組校正所需的對應座標點。另外針對已校正攝影機調整後的自動校正方法，則是針對攝影機調整前、後兩張影像進行特徵點匹配以計算出影像的調整量，接著利用調整量來修正GPS座標轉換後所得到的影像座標。我們也分別針對上述兩種校正方法進行實驗分析，未校正攝影機的實驗是比較手動與自動取得的五組

對應座標點在座標轉換結果的準確性，實驗結果中顯示手動與自動校正的平均誤差分別相差2 pixels與11 pixels，這表示自動校正方法可以達成與手動校正方法類似的準確性，但是卻解決了繁瑣的手動校正程序。另外，針對已校正攝影機的實驗部份，分析了攝影機往上下左右四個方向調整後，影像座標的變化以及修正過後定位誤差的變動情形，實驗結果顯示我們提出的方法能夠有效降低誤差的增加，克服攝影機調整後需要重新校正的不便。關鍵詞：攝影機自動校正、視覺追蹤、GPS、移動偵測、特徵點匹配

超入門實作 Python R2多功能智能車 - 使用Raspberry Pi 4B (IPOE R2) - 最新版 -附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值

為了解決移動偵測攝影機的問題，作者陳致中,李文昌 這樣論述：

　　使用AI時代最火紅的Python語言 　　深入剖析麥克納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控制 　　使用OpenCV配合攝影機達成顏色、人臉的AI辨識 　　活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法 　　打造多功能自駕車智能系統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型