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網 路 攝影機 離線的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦鄭苑鳳寫的 Google 雲端應用×遠距教學×居家上課×線上會議一書搞定：老師、家長、學生、上班族居家必備懶人包 和郭彤穎,張輝,朱林倉的 特種機器人技術都 可以從中找到所需的評價。
另外網站舊手機改裝！換上這5個APP，變身測速照相警示器、網路攝影機也說明：多數人一拿到新手機後，難免遺忘舊愛的好，冷不防地將淘汰機打入冷宮，但如果你的舊手機效能還算堪用，那麼其實只要善加搭配某些功能強大的軟體程式， ...
這兩本書分別來自博碩 和崧燁文化所出版 。
龍華科技大學 電機工程系碩士班 葉明豐所指導 黃柏勳的 具電腦視覺之智慧型龍門機械手臂控制系統 （2021），提出網 路 攝影機 離線關鍵因素是什麼，來自於深度學習、電腦視覺、可程式控制器、龍門機械手臂。
而第二篇論文國立臺北科技大學 機械工程系機電整合碩士班 李志鴻所指導 周隴平的 基於RGB-D影像與深度學習的自平衡移動機器人端到端巡航訓練 （2020），提出因為有 人工智慧、深度影像、平衡車、RGB-D、AlexNet、ResNet-18、自動導航的重點而找出了 網 路 攝影機 離線的解答。
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Google 雲端應用×遠距教學×居家上課×線上會議一書搞定：老師、家長、學生、上班族居家必備懶人包
為了解決網 路 攝影機 離線 的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：
大疫情時代，老師們一定要會的遠距教學工作術！ 從入門基礎到實務解說， 帶你展現超高效的雲端教學技能 【重點內容】 ☛遠距教學必備利器 Google Meet ☛師生互動平台 Google Classroom ☛將文件、試算表和簡報融入教學 ☛掌握雲端硬碟的管理與使用 ☛利用 Google 日曆安排線上行程 COVID-19疫情之下，遠距教學成為常態，老師們除了要快速熟悉電腦的軟硬體設備外，還得兼顧學生的學習反應。Google 雲端平台所提供的應用軟體算是相當新進與完備！特別是 Google Meet：除了軟體免費之外，還擁有適用於各種裝置
、具會議安全性、會議代碼不易破解、無須額外安裝軟體、畫面分享、資料傳輸加密等多項優點。因此 Google Meet 是疫情期間學校使用率最高的遠距教學工具。 本書依照使用 Google 雲端平台所必須學會的技能，將內容區分為七大篇。分別為「遠距教學必備利器 - Google Meet」、「師生互動平台 - Google Classroom」、「Google 文件應用」、「Google 簡報應用」、「Google 試算表應用」、「Google 表單應用」、「Google 教學的好幫手」，整體架構十分完整。此外為了提高閱讀性，編排上以實作為主，功能說明為輔，並加入步驟說明以及圖說，讓大家輕
鬆掌握遠距教學時的必備技能。 【目標讀者】 ・即將開始遠距教學的老師與學生 ・想要在遠端工作上加強實務運用的上班族 ・想要進一步了解如何活用 Google 雲端工具的人
具電腦視覺之智慧型龍門機械手臂控制系統
為了解決網 路 攝影機 離線 的問題，作者黃柏勳 這樣論述：
本論文提出以樹莓派3(Raspberry Pi 3)搭配網路攝影機，針對使用可程式邏輯控制器(programmable logic controller, PLC)與龍門機械手臂之「形狀判別與傳送檢定台」進行系統整合，其中原檢定台上識別料件的感測器以網路攝影機取代。在電腦視覺方面，本論文運用卷積神經網路，進行影像識別料件的訓練與驗證，並將已訓練過的卷積神經網路模型部署至樹莓派3上，以實現即時料件判別，並依據判別結果透過Modbus TCP通訊協定傳送命令至PLC，以驅動龍門機械手臂執行取放料等運動控制規劃。本論文所使用的卷積神經網路為類似LeNet-5的架構，訓練離線10 回合後，訓練準確率
可達到97.40%、驗證準確率亦可達到96.90%，而將其實際應用至「具電腦視覺之智慧型龍門機械手臂控制系統」的試驗中，也具有非常高的即時識別準確率，可使檢定台能正確執行機械動作。
特種機器人技術
為了解決網 路 攝影機 離線 的問題，作者郭彤穎,張輝,朱林倉 這樣論述：
特種機器人是除工業機器人之外的、用於非製造業並服務於人類的各種機器人的總稱。 特種機器人的研究涉及機器視覺、模式識別、人工智慧、智慧控制、感測器技術、電腦技術、機械電子和仿生學等諸多學科的理論和技術，是一門高度交叉的尖端科技學科。 本書系統地介紹了特種機器人的基礎知識、路徑規劃算法，以及廢墟搜救機器人和文字問答機器人的應用實例，內容涉及近幾年機器人領域的研究熱門問題，是作者多年來在該領域研究成果的積累和總結。主要內容有機器人的定義與分類，特種機器人的發展現狀及核心技術；主要應用領域：機器人的驅動系統、機構和傳感技術，移動機器人的定位算法和路徑規劃算法，廢墟搜
救機器人的系統組成和自主運動控制研究，文字問答機器人的體系結構、關鍵技術和典型應用等。 本書可作爲從事特種機器人研究和開發及應用的科學研究工作者和工程技術人員的參考書，也可作爲控制科學與工程、計算機科學與技術、機械電子工程等學科研究生或高年級本科生的教材。
基於RGB-D影像與深度學習的自平衡移動機器人端到端巡航訓練
為了解決網 路 攝影機 離線 的問題，作者周隴平 這樣論述：
本項研究之目的在於建立自平衡移動機器人的自主轉向系統，該系統使用基於RGB-D深度影像的深度學習架構。我們將RGB-D攝影機安裝在自平衡移動機器人之前方，以擷取前端環境的實時深度影像。通過轉向角定義深度圖像狀態，訓練了深度卷積神經網絡(AlexNet或ResNet-18)以提供用於方向控制的端到端轉向決策。通過當下自平衡移動機器人所觀察的環境狀態來訓練深度神經網絡以提供用於方向控制的端到端轉向指令，自平衡移動機器人建立在自平衡移動平台上，為了收集深度影像資訊，我們在相同的自平衡踏板車上建構了數據收集車。藉由駕駛員的實機操作來提供自平衡移動機器人適當的轉向指令。實驗結果證實「類型1-走廊轉彎」
及「類型2-路徑調整」的兩種類型的導航任務均獲得成功。