學位論文

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    無人飛行載具之避障技術預測-以專利分析法探討
    (2022) 鄭博尹; Cheng, Bo-Yin
    無人飛行載具(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在過去 10年間快速的蓬勃發展並 廣泛應用於軍事、農業、生產、物流、娛樂等領域。無論是單架無人機還是多架無人機，在執行任務時如何避開障礙物都是任務成功與否的關鍵問題。除了那些已知的地形障礙物和靜態障礙物，還有未知的動態障礙物，這無疑是無人機群體的最大威脅 。隨著 無人機受到越來越多的關注， 也引發 公眾對飛行安全的懷疑，無人機往往被限制在孤立的空域內運行 對周圍環境飛行安全威脅態勢的有效感知是實現無人機 感知與迴避 功能的基礎，是保障無人機飛行安全的重要技術手段 隨著預計在未來幾年內運行的無人機數量將迅速增加，需要開發有效的防撞解決方案 期望未來使用無人機的場合將越來越多，為生活帶來更多便利性。本研究以無人飛行載具避障技術 為主題，以專利分析法探討無人飛行載具 避障 技術相關的 6項技術趨勢發展。應用國際專利分類號 (IPC)、關鍵字和通過檢核之公告專利做檢索，以國際專利分類號探討無人飛行載具技術所重視之分類為何種關鍵技術。本研究以無人飛行載具 避障 相關的 6項技術累積之專利數，作為衡量技術績效之專利指標，以羅吉斯成長模型 (Logistic Growth Model)，描述技術生命週期 。
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    醫療影像辨識新興技術預測-以專利分析法探討
    (2020) 蔡志成; TSAI, Chih-Cheng
    本研究以智慧醫療中的影像辨識技術為主題，以專利分析法和技術生命週期探討智慧醫療影像辨識技術相關的9項技術趨勢發展。應用國際專利分類號(IPC)、關鍵字和通過檢核之公告專利做檢索，以國際專利分類號探討智慧醫療中影像辨識技術所重視之分類為何種影像辨識技術。本研究以智慧醫療影像辨識技術相關的9項技術累積之專利數，作為衡量技術績效之專利指標，以費雪成長模型(Fisher-Pry Growth Model)和羅吉斯成長模型(Logistic Gowth Model)，描述技術生命週期和衡量技術參透比率。 本研究使用以下專利技術與分類做檢索，且子技術又分為兩大類圖像數據分析(Image Data Analysis)包含3D立體(Three-Dimensional)、終端(Terminal)、像素(Pixel)、監控器(Monitor)，而另一類影像數據採集(Image Data Collection)包含醫學影像 (Medical image)、解剖(Anatomical)、超音波(Ultrasound)、圖像數據(Image data)、外科手術(Surgical)等，研究結果表示醫療影像辨識目前處於成長階段，眼科光學影像(Ophthalmic Optical Imaging)及圖像顯示器(Image Display)……等，是近年來發展技術的重點，加入了包含AI與非AI以及純AI相關醫療影像辦識專利費雪成長模型比較，相較於非AI包含AI的新加入技術時間往後了大約10年發展時間，亦即未來還有很大的成長空間。