臺灣博碩士論文加值系統

物聯網早已影響大眾的生活之中，許多家電可以透過手機及語音方式進行操作，許多的應用讓使用者改善生活品質，本文是以tensorflow 加keras加YOLOV3結合樹莓派對資源回收進行辨識為研究對象，使用開發出使用樹莓派當任遠距的輸入，再從後台的電腦進行YOLO的處理，來減輕樹莓派的負擔，以LabelImg進行調整出理想資料進行訓練，在細調YOLO裡的內部參數，接著利用樹莓派架設網路鏡頭打攝影上傳網路，再讓YOLO對樹莓派網路鏡頭網頁進型物件偵測辨識，達到遠距離自動監控。

This article takes YOLOV3 combined with Raspberry Party resource recovery as the research object, develops the use of Raspberry Party as a long-distance input, and then performs YOLO processing from the background computer to reduce the burden of Raspberry Party. This article first solves To solve the reflective problem of recyclables, first start by adjusting the direction of the light source and the strength of the light source, and increase a large number of reflective recyclables as training materials. The second point is to solve the problem that YOLO cannot recognize when the recyclables overlap, and increase the number of overlapping recyclables Recycled materials are used as training data, and then LabelImg is used to adjust the ideal data for training. After fine-tuning the internal parameters in YOLO, then use Raspberry Pi to set up a network camera to shoot and upload to the network, and then let YOLO to Raspberry Pi network Lens web page advanced object detection and recognition.

第一章 緒論 - 1 -
1.1研究動機與目的 - 1 -
1.2論文架構 - 4 -
第二章 相關理論與技術 - 5 -
2.1卷積神經網路 - 5 -
2.1.1卷積部份 - 6 -
2.1.2池化 - 12 -
2.2 Keras - 15 -
2.2.1損失函數 - 16 -
2.2.2激活函數 - 17 -
2.2.3優化函數 - 19 -
2.2.4權重的初始值 - 20 -
2.2.5核心層 - 21 -
2.3 YOLOV3-tiny - 22 -
2.3.1邊界框預測 - 24 -
2.3.2 分類器 - 26 -
2.3.3損失函數 - 27 -
2.3.5 Darknet-53 - 30 -
2.3.6殘差網路 - 32 -
第三章 系統流程與環境架設 - 35 -
3.1系統流程 - 35 -
3.2系統開發環境 - 38 -
3.3系統環境安裝與設定 - 40 -
第四章 自製訓練資料集 - 49 -
第五章 訓練YOLOV3 - 56 -
5.1模型訓練 - 56 -
5.2執行結果 - 59 -
5.3結果比較 - 62 -
第六章 樹莓派 - 64 -
6.1安裝樹莓派鏡頭 - 64 -
6.2安裝防火牆 - 66 -
6.3固定樹莓派網路IP位子 - 68 -
6.4安裝網路攝影機 - 69 -
第七章 結論與未來展望 - 72 -
7.1結論 - 72 -
7.2未來展望 - 72 -
參考文獻 - 73 -

[1]https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10191820處理影像的利器 -- 卷積神經網路
[2]https://chih-sheng-huang821.medium.com卷積運算、池化運算
[3]https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10303151類神經網路介紹
[4]https://chih-sheng-huang821.medium.com/卷積神經網路-CNN運算流程
[5]https://hackmd.io/@allen108108/rkn-oVGA4卷積神經網路 (Convolutional Neural , CNN)
[6]https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10191725Keras 模型、函數及參數使用說明
[7]https://medium.com/image-processing-and-ml-note/yolov3-you-only-look-once-object-detectionYOLOv3 — You Only Look Once (Object Detection)
[8]https://blog.csdn.net/alangaixiaoxiao/article/details/105533746yolov3-tiny應用和實現
[9]https://blog.csdn.net/qq_43211132/article/details/102710820yolov3整體流程
[10]https://blog.csdn.net/weixin_42754237/article/details/86548262yolo3-tiny網絡分析
[11]https://blog.csdn.net/qq_38676487/article/details/120443059Yolov3 和Yolov3-tiny目標檢測算法理論與實現
[12] https://chih-sheng-huang821.medium.com/ 深度學習-物件偵測YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3 cfg 檔解讀(一)
[13] https://chih-sheng-huang821.medium.com/ 深度學習-物件偵測YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3 cfg 檔解讀(二)
[14] https://chih-sheng-huang821.medium.com/ 深度學習-物件偵測YOLOv1 cfg檔解讀 (三)
[15] Joseph Redmon：YOLOv3: An Incremental Improvement
 
[16]https://liaowc.github.io/blog/resnext-structure/ ResNeXt 架構介紹
[17]https://medium.com/@hupinwei/ ResNet之殘差學習
[18]https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10264843?sc=hot 從 tensorflow.keras 開始的 ResNet 生活
[19]https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Anaconda Anaconda
[20]https://zh.wikipedia.org/zh-tw/TensorFlow TensorFlow
[21]https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Keras Keras
[22]https://zh.wikipedia.org/zh-tw/CUDA CUDA
[23]https://zh.wikipedia.org/zh-tw/OpenCV OpenCV
[24]https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10262541?sc=iThomeR Day 05: Anaconda虛擬環境建置 Conda
[25]https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10255411 Anaconda 環境建立、刪除、備份與還原
[26]https://blog.gtwang.org/useful-tools/labelimg-graphical-image-annotation-tool-tutorial/ LabelImg 影像標註工具使用教學，製作深度學習用的資料集
[27]https://www.cnblogs.com/answerThe/p/11481564.html darknet-yolov3训练自己的数据集
[28]https://lufor129.medium.com/ Tensorflow、Keras傻瓜式安裝教學
[29]https://www.cnblogs.com/-yhwu/p/14619541.html Tensorflow和Keras版本對照表
[30]https://blog.csdn.net/qq_38676487/article/details/120443059 Yolov3 和Yolov3-tiny目標檢測算法理論與實現
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[35]https://blog.csdn.net/weixin_43878078/article/details/103893426在樹莓派4B上使用YOLO v3 Tiny進行實時目標檢測
[36]https://blog.gtwang.org/iot/raspberry-pi-usb-webcam/在 Raspberry Pi 中使用 USB 網路攝影機（Webcam）照相
[37]http://juzertech.com/index.php/2016/09/28/raspberrypi-motion/RaspberryPi Motion (網路攝影機功能)
[38]https://blog.csdn.net/weixin_44415639/article/details/114676143樹莓派4B學習筆記—使用motion實現攝像頭的監控功能
[39]https://blog.gtwang.org/iot/raspberry-pi/raspberry-pi-time-lapse-using-motion-and-webcam/樹莓派 Raspberry Pi 與 USB 網路攝影機，自製縮時攝影設備教學
[40]https://blog.gtwang.org/iot/raspberry-pi-nginx-rtmp-server-live-streaming/樹莓派架設 RTMP 串流（Streaming）伺服器，傳送即時攝影機影像