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國立暨南國際大學 資訊管理學系 游子宜所指導 朱家慶的 應用於動態影像之人工智慧技術與應用 （2020），提出安全帽行車紀錄器關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、影像辨識、YOLO、機器學習。

而第二篇論文萬能科技大學 資訊管理研究所 沈清正所指導 林靜宜的 應用關聯規則探討重型機車改裝者對機車改裝品選擇之研究 （2019），提出因為有 資料採礦、關聯規則、機車改裝品的重點而找出了 安全帽行車紀錄器的解答。

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應用於動態影像之人工智慧技術與應用

為了解決安全帽行車紀錄器的問題，作者朱家慶 這樣論述：

為了交通安全，政府推動了許多道路安全規範，包括騎乘機車戴安全帽、禁止駕駛使用行動電話、汽車前後座繫安全帶及嚴懲酒後駕車等措施。國內嚴重交通事故也因此有下降，然而交通事故總數卻呈現上升的現象，如何降低因交通事故導致的醫療成本與生命財產的損失是刻不容緩的。現今有許多人工智慧的產品進入到我們的生活之中，其中影像辨識是非常熱門和重要的一環，可以透過大量的影像資料與數據資料將不同情況分類。本研究使用Github上的開源資料YOLO做為基底，以監視器的資料放進模型之中訓練，結合通訊軟體。透過本研究的辨識方法，可以及早發現車禍是故的發生並通報相關單位，藉以降低車禍受害者在車禍中醫療成本與生命財產的損失。

應用關聯規則探討重型機車改裝者對機車改裝品選擇之研究

為了解決安全帽行車紀錄器的問題，作者林靜宜 這樣論述：

臺灣是全世界機車密度最高的國家[2]，至2020年2月，臺灣重型機車領牌數已高達1,300多萬台[45]，重型機車騎士基於外觀、性能、安全性、舒適性及獨特性的各種需求，常對自身與車輛裝備進行強化與改裝，因此找出重機騎士對改裝品的選擇與其間的關聯性，是具有相當的商業價值[17][20][32]。本研究利用網路問卷調查，結合資料採礦中的關聯規則方法，將重機騎士分為四大族群－總群、白牌、黃牌、紅牌，進行與機車改裝品選擇的關聯規則探討。由此研究結果可知：重型機車騎士總群，具有相互相依性的可預測關聯的有：藍牙耳機、行車紀錄器與手機支架；防摔衣與車靴；以上兩組選項對選購全罩式安全帽都具有相依性的可預測關

聯。大型重型機車騎士，不論黃牌或紅牌，選購全罩式安全帽與防摔衣都具有相互相依性的可預測關聯；選擇藍牙耳機對行車紀錄器具有相依性的可預測關聯，顯示大型重機騎士注重安全性。白牌普通重機騎士，具有相互相依性的可預測關聯的有：藍牙耳機、行車紀錄器與手機支架；具有相依性的可預測關聯的有：選擇來令片也會選擇機油；選擇以上五項者，對全罩式安全帽也具有相依性的可預測關聯。顯示除了臺灣法規規定必須穿戴安全帽外，騎士們對於安全性與便利性需求的重視。

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