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國立中山大學 電機工程學系研究所 許蒼嶺所指導 劉則毅的 在5G-SA-Open RAN的動態調整影音串流機制 （2021），提出rtsp轉http關鍵因素是什麼，來自於5G行動通訊網路、影音串流、動態調整、轉碼、封包遺失率。

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轉http的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了rtsp轉http，大家也想知道這些：

在5G-SA-Open RAN的動態調整影音串流機制

為了解決rtsp轉http的問題，作者劉則毅 這樣論述：

第三代合作夥伴(3rd Generation Partnership Project, 3GPP)在5G行動通訊網路中提出增強型行動寬頻通訊(Enhanced Mobile Broadband, eMBB)的應用。在eMBB的應用中，使用者設備(User Equipment, UE)透過5G行動通訊網路觀看影音串流時可能會移動到訊號品質不好的地方，訊號品質不好會造成傳送的位元出錯，使得影音串流的封包被丟棄，大量被丟棄的封包會造成UE的播放畫面出現馬賽克或停格，因為使用大的網路頻寬卻傳送大量被丟棄的封包，這樣會導致5G行動通訊網路頻寬的浪費，為了解決網路頻寬浪費的問題，本論文在5G行動通訊網路

中提出並實作一個動態調整影音串流的機制，Streaming Server會先在緩衝器中將上傳的影音串流轉碼成高、中、低三種影音品質，接著UE會週期性的將Data Rates與區塊錯誤率(Block Error Rate, BLER)回報給Streaming Server，Streaming Server再根據UE回報的Data Rate與BLER來選擇一種最適當的影音串流品質。我們在中山大學5G校園實驗網路實作本論文機制，為了驗證本論文機制可以根據訊號品質來動態調整影音串流，我們讓使用者從訊號品質好的地方移動到訊號品質差的地方，從實驗結果中，我們證實本論文所提出的動態調整影音串流機制可以大量減

少封包遺失率與有效節省網路頻寬。

基於無人機應用之視覺交通分析系統

為了解決rtsp轉http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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