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# System prepended metadata

title: 基於影像辨識之無人載具視覺定位系統開發
tags: [專題實作, 題目]

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基於影像辨識之地面無人載具視覺定位系統開發
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+ [專題實作計畫](https://hackmd.io/@K999/H1kfRCB1a)
+ [器材]()
+ [論文](https://hackmd.io/@K999/SJw-10BJ6)
+ [樹莓派 Pi 4B](https://hackmd.io/@K999/ByWS2arJT)
+ [YOLO](https://hackmd.io/@K999/rk2V-ba16)
+ [OpenCV](https://hackmd.io/@K999/SkqeVxHpn)
+ [參考文獻](https://hackmd.io/@K999/SybK96ryp)





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初步的影像辨識結果-交通號誌
導航的方法
有關環境辨識的論文
語意導航

https://zhuanlan.zhihu.com/p/365748658

SLAM

## 正解

1. 辨識物件
2. 索引
3. 用物件在圖像上的座標去做比對，像限速和紅綠燈的距離，會因為轉向、距離的關係，所以會有差別，但是整張圖像的所有物件都會是等比例去做調整，就可以根據有多少物件的相對關係作為比例，去進行篩選和排名
4. 考慮比例低於多少後，考慮SIFT和其他驗證手段

## 作法
1. 訓練yolov7作為辨識圖像的軟體，辨識物件的同時，紀錄物件在圖片的中心點座標
2. 建立資料庫，使用mysql，可以用AI去對資料庫所存的圖片進行辨識，節省蓋資料庫的時間(要包含物件、物件在這張圖片的中心點座標)
3. 比對-先用物件名稱和數量去進行比對，再用倆倆物件的相對距離去和資料庫的做比對，達到一定的像似程度後吐出答案
4. 介面-拍到的圖片+地址?/經緯度座標?

## 待思考項目
1. 再知道起點的情況下，我要多久去判段一次，路口和路口之間作比對還是邊走邊比對，