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國立聯合大學 電機工程學系碩士班 陳翔傑所指導 許升耀的 水產養殖水色識別與水質趨勢分析 （2020），提出防水相機2021關鍵因素是什麼，來自於水產養殖、電腦視覺、模糊推論系統、水色識別、深度學習、水色趨勢分析。
而第二篇論文國立臺灣大學 生物機電工程學系 林達德所指導 吳芳的 應用深度學習於蜂巢內蜜蜂軌跡追蹤與運動行為分析 （2020），提出因為有 蜜蜂標記、蜜蜂行為分析、卷積神經網路、軌跡分段、高斯混合模型的重點而找出了 防水相機2021的解答。
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水產養殖水色識別與水質趨勢分析
為了解決防水相機2021 的問題，作者許升耀 這樣論述：
水色是養殖戶在水產養殖業中判斷水質的重要指標，水色的變化會影響水質，而水色主要是浮游植物的顏色，又稱為藻色，當浮游植物密度愈高時會使水色產生變化，並使水中含氧量愈少，這些都有可能造成養殖生物缺氧死亡，養殖者會依照經驗來區分水色，並下決策管理養殖池，這個方法因人而異，無法量化。因此，本論文結合電腦視覺、模糊推論系統與深度學習，完成可應用在不同光照條件下的戶外水色辨識系統，所提出的系統包含在養殖池中放置一個色彩校正板，並由養殖池邊的防水照相機拍攝池面影像，再把所拍攝之影像透過線性迴歸進行色彩校正，這樣能還原出更接近真實人眼所觀測到的顏色，色彩校正後使用深度學習與模糊推論系統裁切出圖像中適合分析水
色的水面區域，取得數個水面區域後再使用深度學習分類，獲得該水面區域之水色，透過統計學中的眾數得出具代表性水色。本技術可將養殖池的水色分為六個主要顏色類別與19個子類別，分別為水色代碼及水色說明代碼，能相容於農委會漁業署的水產品履歷登錄系統。過去從未有研究或相關文獻將水色數值化，並定義量化的水質指標，本研究嘗試利用水色分析的結果，自行定義好水色及壞水色再色彩空間的群聚中心，再分別計算各個已裁切水面區域所代表之顏色與好壞水色間的距離平均，再依照上述距離個別取出最小值，做為水色之數據，藉此判斷水質是否有惡化的趨勢。最後，我們所提出的系統與演算法已在台灣多個縣市的實際場址完成佈建與可行性的驗證，期望未
來有機會可以產品化並做為替代水質感測器的選擇。
應用深度學習於蜂巢內蜜蜂軌跡追蹤與運動行為分析
為了解決防水相機2021 的問題，作者吳芳 這樣論述：
蜜蜂為世界上最重要的授粉昆蟲，在農業與生態上皆扮演舉足輕重的腳色。但因其族群個體數量龐大，且為高度社會性動物，具有複雜的行為多態性，若欲對其進行觀察，往往耗時且易流於主觀。因此本研究建立巢內及巢口影像監測系統，對蜂群進行自動化觀察與數據化分析。巢內影像系統改良前人硬體設置，提高解析度並擴大43%相機視野，有效擷取巢片各功能區域的軌跡資訊；巢口系統則進行蜜蜂個體偵測與整體交通量之計數。實驗設計防水文字標籤，黏貼於蜜蜂胸背板上作為標記，以影像系統拍攝，並透過霍夫圓轉換進行標籤偵測；辨識方面選用深度學習MobileNet V2模型取代傳統影像處理方法，將文字標籤辨識準確率由77%提高至90%，再將
結果串接成完整運動軌跡。本研究建構之蜜蜂行為分析方法，係將巢內軌跡切割成固定長度的小段副軌跡，計算六種特徵值，利用PCA主成分分析進行降維後，再以高斯混合模型將副軌跡分成靜止、徘徊、移動三種運動模式，結合巢片上卵及幼蟲、封蓋、儲蜜等功能分區，再搭配巢口系統紀錄的進出資訊進行分析，並設計三部分實驗驗證前述之分析方法。第一部分為內外勤蜂行為比較實驗，結果顯示內勤蜂在巢內出現頻率明顯高於外勤蜂，各項指標皆較為穩定，移動比例高且軌跡遍布巢片各功能區域，外勤蜂則較常在空巢房區靜止休息。第二部分為失王實驗，失王群比起正常群更為躁動，內外勤蜂皆有較高的移動比例與較低的靜止比例；內勤蜂造訪蜜區的比例提高，且試
飛情形踴躍，外勤蜂則幾乎不在幼蟲區滯留。第三部分觀察不同日齡幼蜂的行為轉變，結果顯示幼蜂在幼蟲區停留比例明顯較高，育幼行為與其日齡分工相呼應。