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國立臺灣海洋大學 電機工程學系 張忠誠所指導 吳世豪的 結合深度學習的影像辨識殘餌技術應用於人工智慧養殖系統之研究 （2020），提出東河 即時影像關鍵因素是什麼，來自於物聯網、智慧化養殖、影像辨識、影像監控。

而第二篇論文國立臺灣海洋大學 電機工程學系 吳宗達所指導 陳致均的 基於IEEE 802.11ac與LoRa技術實現IoT感測網絡於海上箱網養殖 （2019），提出因為有 無線感測箱網系統、802.11ac無線橋接器、LoRa、防水箱的重點而找出了 東河 即時影像的解答。

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結合深度學習的影像辨識殘餌技術應用於人工智慧養殖系統之研究

為了解決東河 即時影像的問題，作者吳世豪 這樣論述：

現今國內外魚塭及箱網養殖業者，飼料佔養殖大部分成本，飼料的餵食量倚靠長年的經驗或僅依靠業者感覺判斷餵食量，無法精準餵食也造成大量的殘餌，導致養殖成本升高，甚至造成環境的劣化，本研究目的在於將傳統飼養的方式導入智慧化養殖，建立人工智慧影像辨識的殘餌辨識技術，在水底下架設攝影機觀察飼料變化，辨識飼料得知魚隻攝食狀況，調整餵食量達到精準餵食，進而降低殘餌率，解決傳統餵餌之問題。本論文以物聯網為基底架構，結合影像辨識、雲端系統、水下攝影機（IPCAM）、橋接器組成此架構，利用人工智慧影像辨識的技術開發出一套應用於智慧養殖之殘餌辨識系統，將水下影像傳輸至雲端系統，整合AI影像辨識殘餌技術，通訊系統方面

採用WIFI橋接器，使系統能將影像傳輸至雲端，利用影像監控魚隻餵食狀態，導入人工智慧影像辨識技術，計算出殘餌量，期許透過此殘餌辨識系統，提供養殖業者即時掌握魚隻餵食狀態，調整投餌量，降低養殖業者飼料成本，不僅掌握魚隻餵食狀況，也能減少生態環境的破壞與飼料的浪費。此系統可將魚塭及外海箱網的即時影像傳回岸上，供使用者於監控平台觀看即時影像，並將影像傳送至雲端進行分析及數據儲存，於雲端建立資料集，將收集之資料進行模型訓練，進行殘餌量運算，最終將殘餌狀態提供給智慧化養殖系統。關鍵字：物聯網、智慧化養殖、影像辨識、影像監控

基於IEEE 802.11ac與LoRa技術實現IoT感測網絡於海上箱網養殖

為了解決東河 即時影像的問題，作者陳致均 這樣論述：

本文設計了一個開放式海域無線感測與箱網監控系統，該系統整合兩種長距離無線通訊技術：IEEE 802.11ac無線橋接器與結合LoRa及Arduino的嵌入式模組。本系統由感測器與水下攝影機組成，放在海上箱網上可以監測近海水域品質與觀察箱網內魚群的即時行為。感測器與攝影機使用電纜連接到防水箱上利用不鏽鋼支架與繩索固定於箱網上。防水箱中的感測數據及即時影像分別透過LoRa無線模組及IEEE802.11ac無線橋接器傳送到陸地上的資料監控中心，這些數據最後會上傳到海洋雲(海洋大學雲端中心)。電力系統方面，為了在固定電池容量狀況下延長系統運作天數，在防水箱中會放入一個遠端控制繼電器來達成系統省電機制

，因此除了繼電器本身與無線傳輸子系統外，其他的總系統都可以藉由遠程控制命令來開關；至於無線傳輸系統則可以藉由繼電器自身定期喚醒功能來節省電力消耗。本系統初步測試於新北市貢寮場域，測試成功後再把總系統長期安裝於屏東外海的養殖場，實驗結果證明本實驗使用的無線感測網路於開放式箱網養殖中有良好的適應性與穩定性。

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