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都市蓬勃發展,連帶影響都市交通惡化,為有效改善都市交通問題,則須有效蒐集都市交通數據資料。若採用傳統車輛偵測設備蒐集資料,難以即時反映道路即時之細部運作狀況,並且須以人工方式進行比對,才能針對交通狀況進行處理,緩不濟急。AI影像辨識技術逐漸成熟,透過深度學習之影像辨識方法,相較傳統偵測設備可蒐集更多交通特性資料外,亦可以運用所蒐集之資料,以人工智慧進行智慧交通管理。
本研究首先依據常態性、臨時性車流調查作業狀況,研擬路口與路段之AI影像辨識技術及設備,以有效地蒐集道路交通特性資料;進而,嘗試將AI影像辨識數據進行號誌化路口動態控制,以期車流運行更有效率;最後,導入資訊儀表板設計規劃,提供交通主管機關掌握路口、路段交通特性資料及號誌調整前後績效,以使交通主管機關對於交通改善更能對症下藥;此外,本研究亦針對桃園機場研擬航廈週邊車輛違停及旅客通過安檢通道之時間偵測,偵測數據可提供管理單位參考。
本研究首先依據常態性、臨時性車流調查作業狀況,研擬路口與路段之AI影像辨識技術及設備,以有效地蒐集道路交通特性資料;進而,嘗試將AI影像辨識數據進行號誌化路口動態控制,以期車流運行更有效率;最後,導入資訊儀表板設計規劃,提供交通主管機關掌握路口、路段交通特性資料及號誌調整前後績效,以使交通主管機關對於交通改善更能對症下藥;此外,本研究亦針對桃園機場研擬航廈週邊車輛違停及旅客通過安檢通道之時間偵測,偵測數據可提供管理單位參考。
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