透過深度學習神經網路辨識車輛之AI紅綠燈與停車通

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Title:	透過深度學習神經網路辨識車輛之AI紅綠燈與停車通
Authors:	王玲玲、陸清達陸妍諭
Contributors:	資訊電機學院資訊傳播學系
Date:	2022
Issue Date:	2023-11-17 08:47:05 (UTC+0)
Abstract:	根據內政部統計通報，違反闖紅燈及其他不遵守號誌通報件數在 105 年 83 萬 2010 件、106 年 96 萬 5922 件、107 年 71 萬 4170 件、108 年 147 萬 5138 件、109 年 172 萬 161 件，近五年間，平均闖紅燈的違規件數約為 114 萬 1480 件，多數人闖紅燈的原因多為交通燈號配置的秒數不符合該路口的車流量，無車的路口綠燈秒數過長，導致駕駛人容易有闖紅燈的念頭產生，交通事故原因為闖紅燈之致死率幾乎為未闖紅燈的兩倍，嚴重危害到國民安全。開車到達目的地之後，尋找停車位是一個很重要且棘手的問題，常常會出現到了指定地點，卻找不到停車位的狀況，除了讓駕駛感到不方便之外，常出現違規停車的現象，影響他人。因此本計畫透過 AI(artificial intelligence, AI)技術研發兩項 AI 應用系統，第一項為「AI 紅綠燈」，協助改善交通順暢度；第二項為「AI 停車通」，幫助駕駛人快速查找車位，降低違規停車與浪費油料找車位的問題，在節能減碳方面盡一份心力。
Appears in Collections:	[資訊傳播學系] 科技部大專學生研究計畫

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