學位論文

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    結合影像與四輪控制之智能車體與人體追蹤系統
    (2025) 呂彥澂; Lu, Yen-Cheng
    本研究設計一套可以辨識並追蹤人體的智慧型四輪驅動車。結合了四輪驅動車與影像辨識模型，車體由四顆馬達驅動四個車輪，具備靈活的運動控制能力，達成穩定追隨目標的控制。在影像辨識上，車體搭配深度攝影機擷取前方人體影像，透過關節偵測工具MediaPipe Pose擷取人體背部關節的移動資訊，並使用GRU時間序列模型學習並記憶主人的關節動作模式。當系統辨識出該模式與記憶資料相符時，會將此人標記為主人（Master），並啟動自動追隨模式。在運動控制方面，利用運動方程式得出的轉速控制馬達，並透過增量型PID控制器調整轉速，讓車子轉彎與前進更穩定。此研究整合了影像辨識、深度學習與四輪控制技術，有效提升四輪驅動車對指定目標的辨識準確率與追蹤穩定性，未來可應用於智慧陪伴、物流配送及購物跟隨等場域。
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    利用卷積神經網路對黃斑部病變的視力進行預測之研究
    (2021) 柯竑亨; Ke, Hong-Heng
    黃斑部皺褶，是一種慢性眼疾，經常發生在年長者身上，患者視網膜的黃斑 部會產生皺摺，進而影響視力。不過，雖然已知此疾病對於視力有非常重大的影 響，但在同樣患有此疾病的患者當中，卻可能擁有不同的視力分布，有些病人的 視力可能僅僅只有 0.1，有些病人卻能夠擁有高達 1.0 的視力。視力的差異難以單 純地依靠肉眼檢視醫學影像來判斷，因此，以深度學習為基礎的電腦視覺將可能 是一個有效之方法。深度學習在這幾年來可以說是蓬勃發展，尤其是在影像辨識方面更是有著相 當優異的表現，本論文將使用 Resnet18、Resnet50、MobilenetV2、ShuffleV2 這四 種神經網路來加以分析，透過卷積神經網路強大的圖形識別能力，來幫助我們找 到在患有黃斑部皺褶的病人的黃斑部之中影響視力最為關鍵的部分。本論文所使 用的資料集是採用台大醫院眼科所提供的 angio retina 影像，它是一種使用了光學 原理成像的眼底血管影像，由於本論文中所使用到的資料集較難以蒐集，所以在 數量上比較稀少，因此除了針對資料集做了資料增強來增加資料集的數量外，另 外還有使用投票法、K 折交叉驗證等方法，來提升模型的表現，在實驗的最後， 本論文採用了 Grad-CAM++這個工具，使訓練結果可以視覺化，以熱像圖的方式 描繪出卷積神經網路所關注的區域，希望此有助於眼科醫師的臨床判斷。