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街景招牌文字辨識與導盲應用

為了解決Signboard ai的問題，作者呂紹賓 這樣論述：

導盲系統的架構，經常搭配視覺偵測與前導機器人應用，來作為障礙物的偵測與行徑路線規劃，本研究提出一個可以增加視覺資料應用性的招牌文字辨識系統，使收集來的影像資料，可以達到更好的應用效果，讓影像不只可以偵測障礙物，同時還可藉由影像上的文字訊息，得知周遭的環境狀態。首先會將街景影像中的招牌圖片切割出來，使文字偵測的區塊可以縮小，並針對招牌文字使用CRAFT 文字偵測模型，找出圖片中擁有文字像素的範圍，有了文字區塊圖片，就可以運用Tesseract 文字辨識模型讀出文字的內容，最後得出的文字資料，可交給電腦或微控制器使用，並結合導盲系統的應用，使盲人朋友們可以清楚知道周圍有哪些商家。

於每日行車紀錄探尋新開設店鋪招牌

為了解決Signboard ai的問題，作者蘇銘源 這樣論述：

移動定位服務，例如導航服務是現在人們最常用的服務之一。一個好的移動定位服務必定伴隨著一個擁有最新商家資訊的資料庫去提供好的服務。這些昂貴的商家資訊，移動定位服務提供業者通常透過製圖機構、黃頁和位置資訊提供業者等渠道購買。在本研究中，我們提出了一個多模組系統架構，以宅急便貨車過去和最近的行車紀錄加上對應的全球定位系統坐標紀錄作為輸入資料，透過比較最近的行車紀錄和過去的行車紀錄探尋最近的行車紀錄中出現的新商家招牌，讓移動定位服務提供業者能利用找出的新商家招牌更新商家資訊資料庫。在實驗結果中，我們提出的系統在一筆2020年11月的行車紀錄和十三筆2020年4月的行車紀錄的進行比較, 並成功找出了3

1個新商家招牌。除此之外，我們提出了一個商家招牌資料探勘的策略，藉由提高所探勘的商家招牌資料集品質，提升深度學習的特徵提取器的表現。實驗結果展示出在資料集品質提升後所訓練出的特徵提取器的表現有所提升。