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深度學習於變換車道違規辨識之研究

為了解決mio行車記錄器比較的問題，作者杜顯文 這樣論述：

隨著行車記錄器的普及與交通安全意識的提升，2019 年民眾檢舉交通違規已達 87 萬 6074 件，交通大隊需耗費許多人力與時間處理驗證檢舉影片，違反了其業務的比例原則，交通部擬設檢舉天花板以減少業務量。而自 2015 年的 ILSVRC 比賽後，其冠軍的影像辨識錯誤率已經低於人類辨識的 5.1%了，故本研究提出方法利用深度學習技術查驗「國道未依規定變換車道」違規事實，以公正、自動化的方式降低驗證交通違規檢舉影片的人力成本。最後除了提出方法並實驗確實可行外，還對車輛辨識、後車燈狀態辨識、車道跨越辨識、違規變換車道辨識提出了從資料集製作到訓練模型、測試模型的整合解決方案，並且提供了各種評比數據

供未來建置參考。