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國立雲林科技大學 機械工程系 鄭秦亦所指導 簡經倫的 開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統 （2021），提出RTX 2080關鍵因素是什麼，來自於3D視覺輪廓掃描、3D圖像技術、SSD、YOLO、文字辨識、輪胎DOT碼。

而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 林惠勇所指導 李俊毅的 利用圖資及車載影像資訊進行同步車道線偵測及定位精度提升 （2021），提出因為有 深度學習、先進駕駛輔助系統、車道線偵測、可行駛區域偵測、車輛定位的重點而找出了 RTX 2080的解答。

最後網站MSI GeForce RTX 2080 Gaming X Trio näytönohjain 8G則補充：MSI GeForce RTX 2080 Gaming X Trio-näytönohjaimessa on 8 GB GDDR6 keskusmuisti ja Turing GPU -arkkitehtuurilla sekä Tri-Frozr jääh.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了RTX 2080，大家也想知道這些：

RTX 2080進入發燒排行的影片

Hello, Have a nice day. 　#ステサバ
🌟#Rally系　🌟#適度に色々　🌟#雑談配信もしてます
まれに、上記にないゲームもやります。ラジオ配信もまれに行います。
サブchでは、気ままに好きな様にやってます。

※使用ハンコン：Logicool G923
※下手プレーにつき、お見苦しい所ありますけど、温かい目でよろしくお願いします(笑)
※Live配信後に残る動画は「アーカイブ」となってます。後に、動画になるかも！です
尚、サブチャンネルでは、好き勝手やってます💦
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▼Razer Kraken Ultimate 7.1 ゲーミングヘッドセット
▼Logicool ゲーミングマウス G403h
▼HyperX Alloy FPS Pro ゲーミングキーボード
▼モニター[BenQ]　３画面。
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グラフィック GeForce RTX 2080 8GB
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開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統

為了解決RTX 2080的問題，作者簡經倫 這樣論述：

硫化製程是輪胎的製造過程中必要的一項工作環節，不過在此過程中會因溫度差異導致輪胎的表面出現變異的情況，一般來說，品保檢查是透過操作人員的手部觸摸同時搭配眼睛觀看每個輪胎的胎面位置，常因人員疲勞或是不同人之間，判定標準不一的狀況，造成品保工作誤差值相差甚大，故本研究針對輪胎胎側浮雕文字，也是輪胎製程出廠前必要品保檢查項目之一，因此開發了一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統，期望能加以改善人工檢查方式，導入自動化品檢能力。本研究利用以加拿大LMI Technologies公司所生產的市售線雷射感測器；Gocator2340 3D輪廓掃描儀，透過此設備以線雷射三角法為基礎，掃描出輪胎胎側DOT碼文字

的3D輪廓掃描圖像，透過深度學習文字辨識系統進行字體辨識，本系統主要針對汽車輪胎進行輪胎胎側DOT碼文字檢測，以取代人工檢測方式，藉此減少產線檢測時間，並穩定產品品質，同時本文自行開發軟體進行輪胎胎側DOT碼文字的輪廓掃描，以3D圖像來進行文字辨識檢測。本研究自主設計之輪胎胎側DOT碼文字辨識系統架構，機台採PC-Based控制，使用 LabVIEW圖控程式撰寫介面設計，並與Python程式語言進行深度學習的OCR光學文字辨識系統結合開發，來完成文字辨識目標檢測(Text Detection)之研究，本文以SSD (Single Shot MultiBox Detector)演算法與YOLOv

4 (You Only Look Once)演算法進行訓練，最終選擇表現較優異的實驗結果最為介面系統主要的辨識系統演算法，在靜態測試實驗中，訓練結果SSD演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為86.78%；而YOLOv4演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為98.04%，因此最後選擇使用YOLOv4演算法之訓練結果，並與LabVIEW連結進行程式開發與UI人機介面設計，以完成開發一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統，具備操作簡易且低成本，並可在空間有限之區域運作。

利用圖資及車載影像資訊進行同步車道線偵測及定位精度提升

為了解決RTX 2080的問題，作者李俊毅 這樣論述：

誌謝 i摘要 iiAbstract iii1 緒論 31.1 研究動機 . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2 論文貢獻 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.3 論文架構 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 相關研究 62.1 可行駛區域偵測 . . . . . . . . . . .. . .

. . . . . . . . . . . . . . . . 62.2 車道線偵測 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.3 車輛定位 . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 研究方法 163.1 實作流程 . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . 163.2 方法 . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173.2.1 可行駛區域偵測 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173.2.2 車道線偵測 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193.2.3 隱馬可夫模型地圖匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213.3 資料集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . 263.3.1 可行駛區域偵測資料集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263.3.2 車道線偵測資料集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.4 車輛定位 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.4.1 虛擬車道線生成方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

83.4.2 虛擬車道線與預測車道線的匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.4.3 車道線存在的信心值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.4.4 變換車道及軟性限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.4.5 虛擬車道線的更新及效果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373.4.6 車輛偏移計算 . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . 383.5 延伸運用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404 實驗成果 43iv4.1 實驗設備 . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434.2 可行駛區域偵測 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 444.3 車道線與定位精準度測試資料集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. 454.4 車道線偵測 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464.4.1 準確度評估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464.4.2 實驗結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474.5 定位精度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.5.1 Ground

Truth 標記和精度評估 . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 544.5.2 實驗結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.6 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.7 計算效能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . 635 結論與未來展望 645.1 結論 . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . 645.2 未來展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . 64參考文獻 66

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