十字路口車禍多 台科大生用AI偵測車流辨識率逾95％

台灣科技大學表示，交通事故多發生在十字路口，校內資工系用人工智慧深度學習方法，辨識現有道路監控畫面，偵測畫面中車輛的位置與類別，並透過多物件追蹤技術分析車輛辨識結果，有效偵測路口上的交通違規與車流狀況。這已獲今年全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽數位永續科技組第一名。

台科大指出，資工系教授戴文凱指導學生劉維軒、林鼎傑、黃維坪，研發一套智慧十字路口系統，將各路口所蒐集的交通資訊進行統整後，透過統計介面，呈現各路口於每日各時段的交通違規與車流狀況，進一步繪製統計圖表，並對不同路口進行排名統計，幫助相關人員快速評估重點路口，擬定合適的改善措施，降低交通事故的發生。

戴文凱說，套智慧十字路口系統還可以直接利用路口監視影像，進行全時間全天候全場景的分析，不論是白天、晚上、下雨都能有效的辨識，可同時進行多物件的追蹤。且車種分類精細至7種，包含小客車、巴士、摩托車、小卡車、大卡車、半聯結車與全聯結車，透過特製的活用繪製遮罩的方式，將物件辨識與多物件追蹤的結果整合，可以車流計數，並將禁行車種、逆向行駛、違規跨線與違規左右轉判斷，辨識準確率高達95％以上。

台科大資工系學生林鼎傑說，交通事故肇事原因多為違規跨線、違規左右轉與逆向行駛，團隊希望在不用額外架設監控設備的狀況下，透過現有的監控畫面，就能透過深度學習的方式分析。他們已分析交通部提供的淡海新市鎮試驗場域CCTV影像資料，希望提供協助。

台科大資工系學生劉維軒指出，他的論文題目，就是將影像辨識深度學習應用在智慧交通的情境上，對這個主題很有興趣，參加競賽讓自己延伸許多其他的面向和發想，透過思考，在技術上更為精進，畢業後也想投入智慧交通領域的研發工作，發揮所學。