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國立中山大學 電機工程學系研究所 邱日清所指導 李志瑜的 設計基於Wi-Fi樹狀網路之多路徑優化架構 （2021），提出rtsp監視器關鍵因素是什麼，來自於服務品質保證(QoS)、多路徑架構、ad hoc、無線網路、低遺失率。

而第二篇論文亞東科技大學 資訊與通訊工程碩士班 何健鵬所指導 陳柏伸的 基於無人機應用之視覺交通分析系統 （2021），提出因為有 影像辨識、影像處理、OpenCV、無人機應用的重點而找出了 rtsp監視器的解答。

最後網站NVR 中文說明書則補充：1920×1080 高清顯示裝置介面，連接監視器，輔助. 輸出設備，只顯示圖像沒有功能 ... 埠，RTSP 埠，HTTPS 埠，資料埠（埠含義請參考12.1.2 埠配置）。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了rtsp監視器，大家也想知道這些：

設計基於Wi-Fi樹狀網路之多路徑優化架構

為了解決rtsp監視器的問題，作者李志瑜 這樣論述：

近幾年隨著IoT的興起，嵌入式系統在無線網路的應用越來越多元，5G技術雖是近期趨勢發展，但訊息涵蓋範圍與成本是關鍵問題，而Wi-Fi中已有許多成熟的協定相關模組且價格低廉。Chiu and Tsai所提出之設計與實現物聯網資料收集之Wi-Fi樹狀網路，使用ad hoc建構了樹狀拓樸，提供更有彈性的建網，並使得隨意建網的架構更佳有效率，在維護機制方面提出相關目標函數與建議設置參數值，使網路節點負擔降低，在收集系統中，提供了改善傳輸品質的重傳機制，以及對於樹狀網路閘道器維護與錯誤排除的功能，讓樹狀網路能在複雜的網路環境下穩定運作。本論文以Wi-Fi樹狀網路為基礎，在傳輸定點監視器影像時，發現二個

問題，第一為樹狀網路容易遺失封包，只適合應用於智慧路燈、智慧電網等文字類型的資料收集網路，無法傳輸具時域性的封包類型；第二為服務品質(QoS)的問題，無線網路協定中雖有IEEE802.11e協定保障了不同服務資料在有無線基地台(AP)情況下的服務品質，但樹狀網路為節點所建構出的ad hoc網路，並不適用IEEE802.11e協定，因而無法處理壓縮編碼的媒體資料。為克服這些問題，本論文提出基於樹狀網路之多路徑優化架構，並實際設計硬體測試隨機網路架構中單一路徑與多路徑的傳輸結果分析後，將多路徑演算法應用於樹狀網路之中，使得樹狀網路架構的傳輸可以降低遺失率。在建網機制中採用有限多路徑的建網機制，使網

路不會大量傳輸複製封包，又可以達到資料補償降低遺失的效果。在維護機制中改變樹狀網路原有的維護機制，捨棄多餘的封包傳輸，使多路徑的傳輸更有效率，並提出偵測斷網的機制，找出不穩定的路徑並將其斷線，避免某條路徑因重傳次數過多而造成網路壅塞的問題。最後在NS-3(Network Simulator 3)中模擬多路徑演算法實施於樹狀網路的證明其可行性。

基於無人機應用之視覺交通分析系統

為了解決rtsp監視器的問題，作者陳柏伸 這樣論述：

隨著5G網路日趨的普遍，物聯網將進入新的里程，隨之的應用也將繼續發展，無人機的應用將得到更好的結果，藉著無人機的機動性優點，在民間也發展出他的需求，在交通的方面，過去仰賴閉路監視器作為交通系統分析的重要來源角色，從行控中心以人工的方式回報交通狀況，到現今有人工智慧的時代，靠著機器取代部分人力，利用大數據的分析，影像辨識取得視覺資料，無人機的機動性將提供更便利的影像來源，擴充閉路監視器的涵蓋範圍。本論文使用Raspberry Pi 4為主機，設計一個無人機的掛載配件，可透過Raspberry Pi Camera V2鏡頭取得影像，經Wi-Fi或是行動網路傳送，OpenCV為主要影像辨識的工具，

使用其中的Haar Cascade Classifier和直方圖分析兩大功能，將結合道路現有的閉路監視器與無人機的畫面，考量到無人機具有機動的特性，會時常的移動所在地，因而設計一套可在手機上執行簡易交通分析的應用程式，針對道路上較多的中、小型車輛為分析對象，可供任務機組人員在承接行控中心任務後，抵達監控地點時，也能為行控中心做出簡單的分析工作，加快整體交通問題的分析，也同時減少影像或資料傳輸時所消耗的時間，機組人員亦可調閱其他閉路監視器，做出相關決策。因考慮到我國法律的一些限制，無法實際將無人機飛至高速公路旁，使用交通部高速公路管理局公開的影像畫面，以隧道內的監視器作為即時監視器影像來源，戶外

的監視器做為模擬的無人機拍攝畫面，製作出個可以實際連線操作的無人機掛載配件，實驗採用實機的手機測試，地點選用單向多車道，結果中Haar Cascade Classifier的辨識率可達85%以上，對辨識結果的分析亦可到80%以上。

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