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運研所攜手陽交大、國道客運 用AI提升行車安全

  • 時間:2022-08-19 18:33
  • 新聞引據:採訪
  • 撰稿編輯:吳琍君
運研所攜手陽交大、國道客運 用AI提升行車安全
交通部運輸研究所攜手陽明交通大學及國道客運業者,利用AI影像辨識技術來分析造成高風險駕駛行為的成因,希望有效降低傷亡事故。圖為行車異常事件偵測情況。(運研所提供)

根據統計,近10年涉及大客車或大貨車的交通事故死亡人數每年平均達336人;儘管近年業者陸續導入先進駕駛輔助系統,但今年截至5月底,仍有120人因此喪生。為此,交通部運輸研究所特別攜手陽明交通大學及國道客運業者,利用AI影像辨識技術來分析造成高風險駕駛行為的成因,希望有效降低傷亡事故。

儘管交通部近年大力宣導交通事故零死亡,但去年全台車禍死亡人數仍高達3千人,其中涉及大客貨車的事故死亡人數佔比就達13%,並因此造成新台幣200億的經濟損失。

儘管運輸業者先後導入車前防撞警示、車道偏移警示以及行車視野輔助系統等先進駕駛輔助設備ADAS來減少事故發生,但若能進一步分析高風險駕駛的成因,並從源頭消除高風險駕駛行為,或可望逐步達成零死亡的目標。

因此運研所自去年起,就攜手陽明交大及國道客運業者,透過AI影像辨識技術,來分析ADAS出現警示當下,是由於周邊客觀環境、包括天候或其他車輛所致,還是駕駛本身操作不當或有疏失,同時分析警示出現後,駕駛的避讓操作是否得當。結果從22名國道客運駕駛的行車影像及車輛動態資料分析發現,有4分之1值得關切的異常駕駛行為,包括未保持安全距離、不當變換車道或者車速太快等等。運研所運輸安全組長葉祖宏說:『(原音)透過這22位駕駛人、接近1千個小時的影像資料,大約產生了2,500件警示事件,那這個警示事件當中,只有4%有比較異常的現象,就是很高風險;但是另外有19%是屬於輕度的異常,就是雖然還沒有進入到很高度的風險,但是他的行為上因為有一些持續跟車的現象,並沒有把距離拉開。所以整體來看,具有管理價值的一些事件大概佔將近1/4、也就是23%。』

圖為行車異常事件偵測情況。(運研所提供)

圖為警示事件分析。(運研所提供)

葉祖宏指出,透過AI的分析也發現,年紀較輕的駕駛發生異常事件的比例相對較高;出車趟次較多或連續駕駛時間較長,發生異常事件的比例也偏高;此外,晨間尖峰時間也是出現異常事件的高峰期。至於未來,運研所也將持續針對駕駛在車內飲食或打手機等分心的狀況做分析,希望進一步提升客運駕駛的安全意識。

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