GEMO3D:結合深度學習感知、相機幾何與投影高度比例補償之單目 3D 車輛偵測方法
將深度學習感知、相機幾何與投影高度比例補償整合成可解釋的單目 3D 車輛偵測流程,並於 CARLA 場景評估。
OPEN TO COLLABORATION · 2026
彰師大資訊工程學系學生,現於工研院擔任研究實習生,並參與國科會補助研究計畫。
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ABOUT 01
我就讀於彰師大資訊工程學系,關注電腦視覺(Computer Vision)、生成式 AI、機器人、語音 AI 與軟體工程。研究包含 GEMO3D 單目 3D 車輛偵測與 DFDS 色彩感知散焦測距;目前於工研院擔任研究實習生、參與國科會補助研究計畫,並擔任「人工智慧及其應用」課程助教。
RESEARCH 02
將深度學習感知、相機幾何與投影高度比例補償整合成可解釋的單目 3D 車輛偵測流程,並於 CARLA 場景評估。
單目測距在不同車色下,常因對比與感知清晰度差異而失準。DFDS 以 Segment Anything 分割車輛區域,從後對焦單張影像的散焦模糊出發,結合物理光學模型、CIECAM02 感知清晰度與最佳化色彩通道權重估測車距,並於 CARLA 中驗證其可解釋性與跨車色穩定性。
成果:紅、綠、藍車輛 RMSE 皆 ≤ 0.38 m,於 RTX 5080 上達 13.44 FPS。
EXPERIENCE 03
EDUCATION & COMMUNITY 04
Academic background and community leadership

大學日間部 · 大三在學中

協助規劃與執行系上大型活動,負責現場協調與支援。

管理社團電腦設備與技術支援,協助辦理程式工作坊與技術交流。
轉學生交流平台主要負責人之一,負責對外聯繫、活動宣傳與社群經營。

參與跨校技術交流、DevFest Taipei 2024、SITCON 2025 與 COMPUTEX。
CREDENTIALS 05
僅呈現與目前研究方向及 AI 實作直接相關的認證。

COMPETITIONS & PROJECTS 06
結合自然語言需求解析與可追溯的公開資料,協助使用者比較符合預算的日常生活選項。