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深度學習結合影像辨識之防災性應用研究

為了解決機車誤闖快速道路的問題，作者鄭宏博 這樣論述：

現今都市發展快速，交通運輸量也隨之增加，近兩年我國頻頻傳出有機車誤闖而騎乘至國道上進而發生意外事故之災例，對於高速行駛於國道上之車輛無疑是一大威脅；本研究研以CCTV影像作為研究數據集將錄製之影像進行每秒截取方式，作為研究訓練圖集，進而藉由影像辨識技術結合深度學習技能，達到提升行駛車輛的辨識正確度。本研究運用YOLOv3之類神經網路對車輛偵測進行辨識，由研究之分析及驗證結果可得知，訓練圖集提高至6000張以進行600張之回測，則所訓練之車輛辨識精確度均可達到95%以上，召回率亦可達到90%以上。此外，本研究並提出誤闖國道之機車警示系統雛型；未來若能將本研究之成果應用於高速公路匝道入口，即可立

即辨識出誤闖的機車等違規車輛，進而先行予以攔阻，自然得以避免誤闖或違規之車輛於高速公路肇生的意外事故。