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臺北市立大學 資訊科學系 蔡俊明所指導 林宗易的 利用深度學習之YOLOv3偵測機車車牌 （2019），提出重機黃牌紅牌關鍵因素是什麼，來自於深度學習、YOLOv3、機車車牌偵測。
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 重機黃牌紅牌的解答。
重機黃牌紅牌進入發燒排行的影片
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利用深度學習之YOLOv3偵測機車車牌
為了解決重機黃牌紅牌 的問題，作者林宗易 這樣論述：
在現在的交通工具中，機車還是最便利，最不會塞車的交通工具，然而，機車失竊常常發生，機車車主要找回失竊的機車，實在不容易。另外，一些罪犯，常偷竊機車來犯案，警察要緝凶，也常以車追人，然而機車那麼多，警察要調閱各路口監視器，慢慢看慢慢找，才有可能找到，甚至找不到。為了幫助機車失主和警察，能快速找到失竊機車和做案兇手，若能有一套智慧型機車車號偵測和辨識系統，就可以幫助機車失主和警察，尋回其愛車和逮補兇手。然而機車車牌的偵測對智慧型機車號碼偵測和辨識系統最為重要，車牌偵測不到，那就不用辨識車牌了。因為在真實的環境中，機車車牌會出現在白天、夜晚、模糊、旋轉、強光、甚至陰暗中，這些車牌利用傳統車牌偵
測方法來偵測，其效果有限。為了能偵測上述真實環境中的機車車牌，本文利用深度學習 YOLOv3技術來訓練和偵測全天候環境下的機車車牌。我們的做法是總共標記影像數目為19572個訓練資料，綜合實驗結果顯示，車牌定位偵測準確率可達97.26%，車牌偵測字元準確率可達99.76%，測試實驗結果顯示，車牌定位偵測準確率可達91.64%，車牌偵測字元準確率可達98.31%。
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
為了解決重機黃牌紅牌 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。