wifi防水攝影機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

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淡江大學 電機工程學系碩士班人工智慧物聯網組 楊淳良所指導 江奕頡的 分享實時視頻流的新型行車記錄器之研究 （2020），提出wifi防水攝影機關鍵因素是什麼，來自於畫面分享、Flask、ANPR、樹莓派開發板、車載通訊系統。

而第二篇論文國立臺灣海洋大學 電機工程學系 張忠誠所指導 吳世豪的 結合深度學習的影像辨識殘餌技術應用於人工智慧養殖系統之研究 （2020），提出因為有 物聯網、智慧化養殖、影像辨識、影像監控的重點而找出了 wifi防水攝影機的解答。

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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wifi防水攝影機，大家也想知道這些：

wifi防水攝影機進入發燒排行的影片

現在科技愈來愈進步，小巧的監視器不但不像傳統機種要安裝超厚工，自己就能DIY好安裝，還可以連有線、無線網路WIFI來使用，如果要裝在戶外還有高防水係數機種可以選擇，【FAMMIX】300萬畫素全彩夜視戶外照明WiFi監視器D2就是目前市面上價格平實CP值高的機種之一，主打高HD1288P、全彩夜視-10m視線距離、智慧偵測-移動聲音、IP66超高防水係數、3種智慧模式選擇【智慧、紅外、彩光】，剛好可以為家中環境多設一道防護，售價才不到2000元真心覺得很可以喔！
圖文：https://dannisamy.pixnet.net/blog/post/36052798

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分享實時視頻流的新型行車記錄器之研究

為了解決wifi防水攝影機的問題，作者江奕頡 這樣論述：

本研究使用兩塊樹莓派開發板分別連接USB網路攝影機，模擬車上所裝設的行車記錄器，分別稱之為A、B板。A板更改開發板的網路組態設定，將之變為一Wi-Fi熱點發射器。透過Wi-Fi配置設定將SSID及密碼更改為車牌號碼，再將A板使用開源網路架構Flask進行影像串流，使得攝影機所拍攝的即時畫面透過網路進行串流分享。接著使用另外一塊樹莓派開發板B板，利用B板的攝影機進行畫面截取偵測車牌，系統判斷偵測到A板的車牌後執行自動車牌辨識ANPR。之後輸出ANPR信心度最高的辨識係數車牌字串，將辨識出的車牌字串以樹莓派Wi-Fi配置的格式輸入設定到B板。在重啟系統後B板就能連接A板之無線網路熱點。最後在瀏覽

器中輸入IP地址，可以查看A板之攝影機畫面，即前車視角。如果通信距離足夠，系統可以通過前車連接下一個前車，將範圍擴展到更遠的地方。經過實驗測試，在無任何遮擋的情況下，目前A板之Wi-Fi訊號距離最遠可達30公尺。在有物體遮擋的情況下，A板的Wi-Fi熱點訊號強度可能會因為不同遮擋材質而有所不同。我們透過USB連接外接部Wi-Fi模組，可以提升訊號強度以及有效距離。車載通訊系統除外，若將本論文之概念應用在目前市面上的各式行車輔助駕駛裝置上，應能夠有效提升用路人的安全，不論是行車中的駕駛員，亦或是穿越馬路中的行人，都能夠獲得更高的用路安全體驗。

結合深度學習的影像辨識殘餌技術應用於人工智慧養殖系統之研究

為了解決wifi防水攝影機的問題，作者吳世豪 這樣論述：

現今國內外魚塭及箱網養殖業者，飼料佔養殖大部分成本，飼料的餵食量倚靠長年的經驗或僅依靠業者感覺判斷餵食量，無法精準餵食也造成大量的殘餌，導致養殖成本升高，甚至造成環境的劣化，本研究目的在於將傳統飼養的方式導入智慧化養殖，建立人工智慧影像辨識的殘餌辨識技術，在水底下架設攝影機觀察飼料變化，辨識飼料得知魚隻攝食狀況，調整餵食量達到精準餵食，進而降低殘餌率，解決傳統餵餌之問題。本論文以物聯網為基底架構，結合影像辨識、雲端系統、水下攝影機（IPCAM）、橋接器組成此架構，利用人工智慧影像辨識的技術開發出一套應用於智慧養殖之殘餌辨識系統，將水下影像傳輸至雲端系統，整合AI影像辨識殘餌技術，通訊系統方面

採用WIFI橋接器，使系統能將影像傳輸至雲端，利用影像監控魚隻餵食狀態，導入人工智慧影像辨識技術，計算出殘餌量，期許透過此殘餌辨識系統，提供養殖業者即時掌握魚隻餵食狀態，調整投餌量，降低養殖業者飼料成本，不僅掌握魚隻餵食狀況，也能減少生態環境的破壞與飼料的浪費。此系統可將魚塭及外海箱網的即時影像傳回岸上，供使用者於監控平台觀看即時影像，並將影像傳送至雲端進行分析及數據儲存，於雲端建立資料集，將收集之資料進行模型訓練，進行殘餌量運算，最終將殘餌狀態提供給智慧化養殖系統。關鍵字：物聯網、智慧化養殖、影像辨識、影像監控

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