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南臺科技大學 電子工程系 張萬榮所指導 蔡承翰的 ThermalPose：基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術之設計與實現 （2021），提出nvidia jetson比較關鍵因素是什麼，來自於熱影像、姿態辨識、人工智慧、OpenPose、無人化應用。

而第二篇論文淡江大學 電機工程學系人工智慧機器人碩士班 李世安所指導 洪瑞彣的 基於深度學習之自駕車挑戰賽物件辨識 （2021），提出因為有 自動駕駛、深度學習、神經網路、物件偵測、YOLO、SSD的重點而找出了 nvidia jetson比較的解答。

最後網站Nvidia Jetson Nano 與Raspberry Pi 4B 比較 - 小狐狸事務所則補充：Nvidia Jetson Nano 與Raspberry Pi 4B 比較. 上周在露天買了Pi 4B 來幫湘雲老師架站, 我把機器放在Jetson Nano 旁測試, 兩台機器一比, 除了Jetson ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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ThermalPose：基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術之設計與實現

為了解決nvidia jetson比較的問題，作者蔡承翰 這樣論述：

現行的人體姿態辨識方法相當多樣，其中，多數使用RGB相機拍攝高解析度的圖像來取得人體特徵後進行骨幹評估，然而彩色圖像在人體姿態辨識容易受到燈光、環境所影響，導致無法準確的獲得關節點骨架，此外，彩色圖像的相機無法運用於具有隱私之場域，如：醫院、照護中心的廁所或浴室等。目前有許多研究為了達到去特徵化的人體姿態辨識，使用射頻訊號收發器、毫米波雷達等感測器進行人體姿態辨識，然而，這些方法雜訊過高與解析度不足，導致關節點骨架準確度低。本論文提出一種基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術，稱為「ThermalPose」，可準確的辨識與追蹤人體關節與骨幹。ThermalPose包含兩個部分:骨幹辨識技術與動作

辨識演算法，骨幹辨識技術以熱像感測器、AI邊緣運算裝置與自蒐集熱影像資料集進行人體姿態辨識；而動作辨識演算法的目標是辨識日常生活中的動作，如:走路、跑步、坐地與彎腰。由實驗結果可證明，ThermalPose可在無RGB相機的情況下有效的使用熱影像辨識人體姿勢，因此可用於低光源與具有個人隱私環境的無人化應用。

基於深度學習之自駕車挑戰賽物件辨識

為了解決nvidia jetson比較的問題，作者洪瑞彣 這樣論述：

本論文提出一個適用於自駕車挑戰賽(Autorace)之物件辨識的深度學習網路模型。本論文主要分成兩個主要部分(1)神經網路訓練方法與(2)神經網路之表現比較。在神經網路訓練中，本論文訓練YOLO-v4以及SSD-MobileNet-v2兩種深度學習網路模型來辨識自駕車挑戰賽之物件，並且進行效能比較。之後將訓練好之深度學習網路模型應用於機器人上，當機器人的相機捕捉到目標時，就可以即時辨識出目標。在神經網路比較部分，本論文分別實現深度學習網路模型於Nvidia Jetson Nano板、NVIDIA Jetson AGX Xavier ，運用不同架構之神經網路與不同平台之單板電腦進行比較。在最後

的實驗結果上，本論文比較深度學習網路模型於各平台上的效能表現。選出最適合在Autorace比賽中，兼具設備體積小與高效能的運算平台。

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