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元智大學 資訊工程學系 林啟芳所指導 陳竑瑾的 應用四元數與梯度下降演算法於汽車車門之兩段式開啟判定 （2020），提出兩段式下車關鍵因素是什麼，來自於慣性感測器、四元數、梯度下降法、兩段式開門、安全駕駛行為。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 電機工程學系 呂紹偉所指導 李發的 基於YOLO與多目標追踪之車門開啓防撞系統 （2020），提出因為有 車門安全開啓系統、多目標追踪、深度學習、影像處理的重點而找出了 兩段式下車的解答。
應用四元數與梯度下降演算法於汽車車門之兩段式開啟判定
為了解決兩段式下車 的問題，作者陳竑瑾 這樣論述：
很多交通事故都是因為一時疏失所導致，例如突然開啟車門很容易導致後方用路人閃避不及而撞上，這樣的事故其實是可以避免的。雖然政府一直宣導正確開啟車門方式為兩段式開門，並針對未遵守正確開啟車門因而肇事的駕駛或乘客制定相關罰則，但類似悲劇仍不斷發生，極大原因出自大部分人對於正確開啟車門並未養成習慣。本論文提出一套完整判斷汽車動靜態變化與判斷駕駛兩段式開車門的系統，在系統設計上分為三部分：(1)使用加速度感測器判斷車輛為行進狀態亦或靜止狀態；(2)使用六軸感測器裝置於車門上偵測車門姿態角度變化，獲取車門的開關角度；(3)判斷駕駛是否進行兩段式開車門之行為。我們利用低成本、高實用性的六軸感測器裝置偵測車
門動向，並開發良好的使用者介面接收角度變化值，且於駕駛未兩段式開車門時，以語音方式在不影響駕駛下車注意力情況下，帶來提醒的警示作用。研究方法包括：(1)運用四元數(Quaternion)原理做為旋轉角計算方法，使感測器不需要完全對準絕對方向，便能計算出固定位置任意角度變化值，得到高準確的角度值與高準確的判斷結果；(2)透過梯度下降法(Gradient descent)平衡加速度計與陀螺儀特性，求得最佳的估計姿態，使系統達到穩定平衡的效果。
基於YOLO與多目標追踪之車門開啓防撞系統
為了解決兩段式下車 的問題，作者李發 這樣論述：
由於機動車輛的數量逐年快速攀升，台灣多數市區的街道兩旁都經常有許多車輛停放。不論是使用收費停車格或隨意臨停，路邊停車都緊鄰或甚至佔用外側機、慢車道的空間。當車輛駕駛或乘客準備下車開啟車門時，機、慢車道上的車輛或車旁的行人都會受到影響，甚至發生嚴重的碰撞。為了協助防範此類交通事故的發生，本論文提出一個基於物件辨識與多目標追踪技術的車門開啟防撞解決方案。本論文以單攝影機獲取車輛後方影像，利用YOLOv4物件偵測演算法，從畫面中偵測出汽車、機車、腳踏車、行人等物體的影像位置，並將原始影像透視變換得到俯視圖，然後將物體在影像中的位置轉換到實際地面的座標，計算出物體與攝影機的橫向與縱向距離。透過結合多
目標追踪技術(DeepSORT)對物體進行追蹤，並根據歷史行進路徑預測物體的行進方向，當使用者開啓車門時，若系統偵測到有目標朝向車門開啟範圍時，將會鎖定車門，避免碰撞交通事故發生。實驗結果顯示，本系統可以在複雜環境下進行多目標追蹤，針對來自車門後方可能發生碰撞的情況，有效進行車門鎖定。