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國立雲林科技大學 電子工程系 許明華、王斯弘所指導 張榮鑑的 基於擴張空間感知編碼器之異質雙影像語意切割網路設計與FPGA晶片實現 （2021），提出360即時比分關鍵因素是什麼，來自於深度學習、異質影像融合、物件切割與辨識、邊緣AI運算、嵌入式系統。

而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊工程系 陳士煜所指導 張瑞鴻的 即時高光譜影像花生瑕疵檢測技術開發 （2021），提出因為有 高光譜影像、深度學習、花生、波段選擇的重點而找出了 360即時比分的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了360即時比分，大家也想知道這些：

基於擴張空間感知編碼器之異質雙影像語意切割網路設計與FPGA晶片實現

為了解決360即時比分的問題，作者張榮鑑 這樣論述：

　　隨著深度學習技術不斷進步，愈來愈多語義分割深度學習架構被提出，但大多數架構都是針對可見光攝影機的RGB影像所設計，在光線不佳的環境下，辨識率將大幅降低，為了解決上述問題，目前已有數篇論文提出結合可見光影像與熱影像之網路架構改善。　　本論文提出「基於擴張空間感知編碼器之異質雙影像語意切割網路」，該架構針對可見光影像與熱影像進行融合與辨識，並且於編碼器設計中提出一種增加準確率但不降低運算速度之Dilated Depthwise Block，透過擴張卷積使卷積的視野感知範圍增加，再將不同擴張率之卷積加以組合以獲得更多特徵資訊，改善架構之準確率，而如何不降低運算速度則是運用深度可分卷積大幅下降參

數量與計算量。於MFNet資料集測式中，本研究所提出之架構與UNet和MFNet架構相比分別提升6.7%與4.82%。在即時處裡的要求下，本文提出的新架構於GPU上運算速度為353.46FPS。　　提出的新架構於Jetson Xavier NX與ZCU102嵌入式系統上實現邊緣AI運算，於Xavier NX上執行的運算速度達66.78FPS，於ZCU102開發版上實現上由於硬體限制，將原先輸入輸出影像解析度由640×480縮小至320×240，最終運算速度達到37.89FPS。

即時高光譜影像花生瑕疵檢測技術開發

為了解決360即時比分的問題，作者張瑞鴻 這樣論述：

本文對花生使用快照式高光譜相機檢測花生外殼，利用光譜訊號差異並搭配深度學習，進行花生殼品質優劣的檢測，市面上的花生最後的挑選大都是使用人工挑選，但使用人眼方式辨識花生的好壞，會因為視覺疲勞而逐步下降並導致會有誤判結果。本文是利用高光譜快照式相機收集花生外殼在600-1000nm 的訊號，並收集了700顆花生，其中的350顆花生為好花生，350顆花生為壞花生，測試集資料好花生與壞花生總共2000顆，使用不同的前處理方式PCA、SVD和Entropy進行波段的挑選，並搭配多種的淺層深度學習模型，分別是1DCNN、2DCNN、3DCNN，再搭配混淆矩陣與KAPPA來評比分類後的優劣，可以發現透過P

CA+2DCNN在進行分類時，準確率高達98%左右的辨識準確率，並可以不到一秒的時間進行辨識。

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