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國立臺北科技大學 機械工程系機電整合碩士班 陳正光所指導 朱明棈的 一種輪椅輔助轉位機構之構想設計 （2021），提出折疊輕便輪椅關鍵因素是什麼，來自於輪椅、機構設計、轉位、連桿組。

而第二篇論文淡江大學 電機工程學系碩士班人工智慧物聯網組 楊淳良所指導 徐廷忠的 用於識別老年人、殘疾人和盲人的偵測系統 （2020），提出因為有 老年人、殘疾人、盲人、姿態辨識、Coral Dev Board、Teachable Machine的重點而找出了 折疊輕便輪椅的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了折疊輕便輪椅，大家也想知道這些：

一種輪椅輔助轉位機構之構想設計

為了解決折疊輕便輪椅的問題，作者朱明棈 這樣論述：

隨著台灣人口逐漸老化以及少子化的衝擊，伴隨著使用輪椅者增加但是照護人力越發吃緊，因此若希望讓使用者自行操作上下輪椅，則輔助轉位裝置的需求也會增加。目前輪椅使用者若想於輪椅轉換位置到床或椅子上，一般都需要看護或家人的協助，因此本設計研究以讓使用者可自行進行轉位所需之機構設計為目標。本研究提出一種轉位輪椅的創新機構概念設計，其主要目的是讓使用者從輪椅轉移至椅子和床時，能方便使用此設備，達到自行換位且省力的效果。此設計包含三大部分：後輪後移機構、升降機構及收摺機構；三部分機構是以一個自由度的連桿組、螺旋機構設計以及剪式機構做設計，適合以手動操作，其結構簡單且輕便。本設計以SolidWorks軟體設

計繪製、進行運動模擬及分析，並製作模型進行操作測試，初步結果證實此設計的可行性。

用於識別老年人、殘疾人和盲人的偵測系統

為了解決折疊輕便輪椅的問題，作者徐廷忠 這樣論述：

本論文以駝背老人、坐輪椅的殘疾人、拄著盲杖的盲人為對象，識別這些需要幫助的人群。本研究主要基於谷歌Teachable Machine平台的姿勢識別來訓練模型，該模型適用於識別老年人、殘疾人和盲人的個體姿勢。 並且，我們基於識別結果的信心分數(Confidence Score)分析了模型背後的數據，並用它來探索每一人群姿勢的差異。所提出的系統對於姿態辨識模型訓練與姿態數據分析探討步驟有四步：第一步：先從谷歌Teachable Machine平台中訓練週期次數(Epochs)、批量(Batch Size)、學習率(Learning Rate)可調參數來最佳化模型。第二步：將老年人、殘疾人、盲人姿

態透過Coral PoseNet數據化。第三步：各別針對老年人、殘疾人、盲人數據化的資料加以統計與歸類。第四步：則是以數據化來比較各族群差異與相異之處，並做小結來改善模型。未來，通過整合17個關鍵點數據，每族群的識別率可以高於68%。如果該場域只需要識別老年人、殘疾人和盲人等有需要的群體與其他群體的二分法，識別率可以高達94%。

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