| 論文名稱 | 以卷積神經網路建購客運駕駛跟車行為類形之分類模式 |
| 學位 | 碩士 |
| 年別 | 108 |
| 學校系所 | 交通大學 運輸與物流管理學系 |
| 作者 | 林玟妗 |
| 指導教授 | 盧宗成 |
| 論文摘要 | 國道客運安全為我國所重視之交通議題之一，若能了解國道客運駕駛之駕駛情況，客運業者便能夠有效對駕駛員採行適當的管理策略。本研究之目的在以卷積神經網路(CNN)建構一套跟車行為分類模型，將車載系統Mobileye所記錄之駕駛員跟車車距資料作為研究資料，並考慮可能影響跟車行為之因素，如：天氣、車速及日夜三個因素，進一步設計七種不同的情境組合來篩選資料並產製跟車車距矩陣圖，將跟車車距矩陣圖輸入至本研究訓練之CNN進行分類模型，得出該駕駛員的跟車類型。 經本研究實驗，本研究所提出之分類模式在大多情境下皆有不錯的分類成果，模型分類精確率平均為97%，顯示本研究之分類模型具備駕駛員跟車行為分類之能力，此模型可提供客運業者作為參考，藉由分類結果評估駕駛員的跟車行為類別，並針對不同類別駕駛員採行適當的管理策略。 |
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| 張貼日 | 2024/07/18 |
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