无人机拍摄马路现场　深度学习分析交通黑点

交通事故造成的人命伤亡，影响的不只是家庭，也造成经济损失。近日有科技公司利用无人机技术拍摄交通黑点，更透过深度学习技术，分析出交通意外数据，能让有关单位作出应对。

无人机配合深度学习应用

台湾近 10 年来交通事故数字不断上升，如 2016 年就达 40 万人伤亡，是一个中型城市的人口数字，经济损失更达 5200 亿台币。台湾讯力科技原本有开发一些公共工程的拍摄系统，近年转移至交通分析上，使用无人机俯视角度拍摄马路，分析交通数据。该公司于多个常发生意外的交通黑点，佈置无人机拍摄，合共拍了达 366GB 影片，配合深度学习作出分析。

近十年台湾交通事故伤亡人数不断上升。

分析交通热冲突区

讯力科技使用 Mask RCNN（Regional Convolutional Neural Network） 目标检测深度学习算法，用作辨识车辆方便分析，透过学习辨识出车辆类型作出分类，更可以侦测出静止和动态行驶中的车辆。当无人机拍摄马路情况，记录车辆行驶速度与轨迹的同时，系统平台就可以分析出交通冲突热区的碰撞时间（ Time to collision, TTC ）与后侵佔时间（ Post encroachment time, PET ），了解交通肇事成因。

讯力科技有让员工于 UTC 受训取得认证才进行无人机操作拍摄，另外亦有为无人机可能发生的意外作投保。飞行时也有观测手注意现场情况。
<图：04>深度学习可以辨识车辆类型，但目前由于拍摄解像度所限，太细小的目标无法辨认。

会分析车辆的速度与轨迹。

分析影片中出现的红点，就是交通热冲突区。

望缩短改善交通工程时间

至于了解热冲突区的用处，就是可以进行预防性的交通改善。把分析结果提供交通管理单位，藉此进行交通改善工程，降低事故发生。根据台湾交通部运输研究所运输资讯组的《易肇事路段改善分析技术之应用》，改善交通流程需要多个流程，需时经年，如果能透过无人机拍分析交通冲突热区数据，可以缩短拟定改善交通工程的时间，提早改善令伤亡更少。

交通改善要经过多个流程，力讯科技希望透过无人机拍摄可以缩短改善时间，间接令交通意外伤亡数人下降 。

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