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明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 王建智所指導 何姿瑩的 基於車輛診斷系統在駕駛行為異常分析之研究 （2019），提出obd診斷器推薦關鍵因素是什麼，來自於車隊管理、機器學習、車載診斷系統、駕駛行為。

而第二篇論文銘傳大學 企業管理學系 林頂立所指導 張宸碩的 車聯網時代UBI車險的商業模式探討 （2017），提出因為有 車載診斷器、駕駛行為車險、車聯網、因素分析、層級分析的重點而找出了 obd診斷器推薦的解答。

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1. 自動適應車型，符合OBD II 或EUOBD(車載自動診斷系統)的車型即插即用
2. 5.5英寸超大屏高清顯示
3. 多色彩屏設計，讓畫面更豐富，更易讀取
4. 採用納米技術消除多餘反射，畫面更清晰。
5. 新增行駛里程測量
6. 顯示內容豐富：行駛速度，引擎轉速，水箱水溫電壓瞬間油耗，平均油耗，行駛里程測量，換擋提醒疲勞駕駛提醒，電壓過低報警水溫過高報警，超速報警，發動機故障報警，消除故障碼公里英里自由切換
7. 自動開關機，隨車啟動，隨車關機，有效保護汽車電瓶；同時保留手動開關機方式，更有益於控制HUD
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但，我真的覺得沒什麼好用…

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基於車輛診斷系統在駕駛行為異常分析之研究

為了解決obd診斷器推薦的問題，作者何姿瑩 這樣論述：

根據內政部交通事故統計資料，每年有三千人於交通意外死亡，其中有七成事故發生的原因是駕駛行為不當導致。由於物流業司機的駕駛行為，對於物流品質有極大的關係，因此，就物流業者來說，發展有系統的模式來辨識危險駕駛行為對提升駕駛安全與物流配送品質來說，是重要的議題。由於車載診斷系統 (On-Board Diagnostics, OBD) 可以記錄駕駛司機於車輛行駛過程的狀況資料，本研究基於第二代車載診斷系統 (OBD-II) 和數據分析提出駕駛行為的分析方法，挖掘與駕駛行為異常有關的OBD-II訊息，來建立駕駛行為的預測模式，並應用在駕駛品質的評估。本研究以科技部補助的產學計劃所收集五輛汽車的資料來進

行實證研究。分析結果發現，轉速和引擎負荷為駕駛行為的關鍵指標，比較不同的分類演算法，得知隨機森林所建立的預測模型有95%以上的分類正確率，表示本研究所提出的方法確實能夠有效來進行駕駛行為的評估。本研究成果在實際應用上，除可提醒司機注意自身的駕駛行為外，物流公司亦可獲知司機是否存在危險駕駛風險，進而擬定駕駛司機行為的評量機制。

車聯網時代UBI車險的商業模式探討

為了解決obd診斷器推薦的問題，作者張宸碩 這樣論述：

隨著車聯網發展，車載裝置資訊採集更為準確和即時，UBI車險模式有助於保險廠商進行駕駛行為：車輛加速、減速、轉彎、超車、變換車道、酒駕、疲勞、分心、保持車距、遵守規則等即時收錄與分析，標準車載診斷介面OBD同時可針對行進中與停止間車況：胎壓、引擎、節氣門清潔、油耗、變速箱、GPS定位、熄火、插拔裝置等機件運轉數據傳網彙診。本研究將OBD動態蒐集的資訊，先透過專家問卷與因素分析法篩選妥適的UBI車險定價因子，再運用AHP層級分析法針對UBI車險定價因子配當合理的權重係數，以發展客製化的台灣線上UBI車險定價模式。本研究透過OBD車載裝置設計”雲端審查，快速計價”的客製化車險保單，首先發掘30個可

能的UBI車險計價因子，進行因素分析問卷設計，經蒐整108位車險業管回覆後，篩選出15個適當的UBI車險計價因子，再應用簡化版AHP層級分析與德菲法進行專家問卷，確認計價層級與計價因子權重的合理性，進而發展出3層級/ 3構面計價模式的規則，並探討保費試算結果是否符合未來車聯網客製化車險保單的需求，架構出UBI車險的商業新模式。

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