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應用人工智慧(AI)影像辨識技術進行交通數據蒐集與分析之研究(108)
- 資料發布日期：109-10-05
- 最後更新日期：109-10-08
- 資料來源：交通部運輸研究所
計畫概述：
都市蓬勃發展，連帶影響都市交通惡化，為有效改善都市交通問題，須有效蒐集都市交通數據資料。若採用傳統車輛偵測設備蒐集資料，難以即時反映道路即時之細部運作狀況，並且須以人工方式進行比對，才能針對交通狀況進行處理，緩不濟急。AI影像辨識技術逐漸成熟，透過深度學習之影像辨識方法，相較傳統偵測設備可蒐集更多交通特性資料外，亦可運用所蒐集之資料，以人工智慧進行智慧交通管理。
本研究首先依據常態性、臨時性車流調查作業狀況，研擬路口與路段之AI影像辨識技術及設備，以有效地蒐集道路交通特性資料；進而，嘗試將AI影像辨識數據進行號誌化路口動態控制，以期車流運行更有效率；最後，導入資訊儀表板設計規劃，提供交通主管機關掌握路口、路段交通特性資料及號誌調整前後績效，以利交通主管機關對於交通改善更能對症下藥。
研究成果：
- 開發常態性、臨時性AI影像辨識交通資料蒐集設備：開發常態性AI邊緣運算影像辨識的交通資料蒐集設備，蒐集多種交通特性資料，包含各車種轉向交通量、延滯、佔有率、密度等等，未來可提供交通管理單位進行交通監測及號誌控制應用；開發臨時性AI邊緣運算影像辨識的交通資料蒐集設備，可提供各單位用以進行臨時性之交通調查，減少調查人力，提升資料品質。
- 試辦臺中市台74線太平匝道動態控制：以AI影像辨識設備所蒐集之資料進行號誌動態控制，在下匝道路徑的改善成果顯著，晨峰時段下匝道旅行時間約有6%的旅行時間，昏鋒時段則有約14%~30%的旅行時間旅行時間，此改善成果同時也大致維持既有平面道路雙向車流的順暢程度。未來可提供其他單位應用AI進行交通管理之參考。
- 於桃園機場之試辦情形：本研究利用AI影像偵測技術於機場進出車輛數與搭乘客運人流之統計、航站接送機車輛違規停車與特定違規營運載客車輛之取締、旅客安檢通過時間監控，以及發展具備儀錶板功能的即時監控環境，以利桃園機場服務水準的進一步提升。
成果推廣與效益：
本計畫於執行過程辦理教育訓練、成果說明會，藉以推廣並說明AI應用於交通資料蒐集之效益以及辦理方式：
- 於108年6月27日、7月23日、8月28日9月20日、10月2日、10月14日、12月25日以及109年2月10日邀請相關實務單位，針對儀表板介面、AI技術邏輯、號誌控制策略、設備裝設、臨時性設備調查作業等主題辦理教育訓練。
- 109年1月14日於本所進行「人工智慧(AI)技術於交通領域之應用」成果發表。
- 109年2月17日於本所所舉辦推廣活動，主題包括「人工智慧(AI)技術於交通領域之應用」、「AI影像辨識技術」、「實際應用案例臺中太平匝道周邊交通改善」、「臨時性設備原理與使用」等，各先進給予本研究諸多寶貴意見與高度讚許，對於應用於臺中市太平區場域的動態號誌控制結合AI車輛偵測成果，則十分關注其典範轉移至其他場域之可行性與作法，此外，與會先進亦共思未來AI結合號控達到AI號誌控制之方式。
研究成果精華摘整：
圖5.7人工智慧應用於交通管理之實務應用案例
研究成果報告：
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