1-1 研究動機
根據國道高公局:100年國道事故檢討分析報告[6]中指出，國道公路事故主 要肇事原因第一位為「駕駛不當」(包括變換車道不當及未注意車前狀態)佔32.4%，
第二位為「未保持行車安全間距」佔23.3%，第三位為「輪胎爆胎」佔9.6%而第 四位「超速」佔5.6%，以上四項佔總肇事原因的七成以上(如圖一所示)，而根據 美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）的事故數據也顯示[7]，追撞事故占28%為最大比率，其次是偏離車道 佔23%，第三位變換車道造成的碰撞有9%。因此，駕駛人行駛於高速公路路段 時，除了專注於自身駕駛的行車安全外，還必須掌握行駛中的各項交通環境，才 能有效的避免交通事故發生。因此各類型的駕駛輔助系統因應而生，藉由駕駛輔 助系統在緊急狀況時能夠適時的提供警示與輔助功能，達到降低交通事故發生率。
本年度的研究分成兩大項:(A)行車記錄器影像收集與分析(包含前方車輛車速，
位置，車道線與車間距等)與(B)開發危險駕駛車輛偵測系統。
2
Detection)[8]與前方車輛(Vehicle Detection)[9]。經由車輛辨識給予車輛編號後，
即可持續計算車輛的車速及車間距做進一步的應用。
保持安全車距或任意變換車道等)偵測危險駕駛車輛，除了即時警示駕駛人周遭 有危險駕駛車輛，並將該危險駕駛車輛相關資訊上傳至雲端平臺回報並儲存處理，
可提供其他駕駛人更安全的道路行駛環境。
1-2 系統架構
本系統是利用行車紀錄器所錄製的行車影像，即時性的偵測前方車輛的危險 駕駛行為。因此為了達到即時性的反應時間，首先利用影像處理先將三維度的彩 色影像轉為灰階與二值化影像降低計算量，接著根據各類型影像辨識演算法分析 出車道線、前方車輛位置以及車速等資訊。
取得前方車輛資訊後，將會對每輛車給予唯一的編號做持續的追蹤，並將該 車輛資訊顯示於行車畫面左上方，以提供駕駛人相關的安全資訊
經過行車影像的偵測與追蹤後，我們已可以精確的知道前方車輛的駕駛資訊，
藉由危險駕駛包含:未保持安全車距、車速與任意變換車道等三項特徵分析每台 追蹤的車輛駕駛行為。
對於未保持車距部分，安全車距主要是根據自身車輛目前所行駛之車速搭配 公路法所定出，當前方車輛發生緊急煞車或惡意逼車等未保持安全車距行為。
對於超速部分，當系統追蹤到前方車輛後，將會立即計算該車輛車速，當車 速大於所在道路的車速限制時，即表示車輛發生超速事件。
對於任意變換車道部分，當行車紀錄器辨識到前方車輛後，會給予該輛車一 個編號，並追蹤該輛車所行駛的車道。當車輛切換車道後會更新其所在的車道位 置，藉此計算該車輛切換車道之頻率，當切換頻率超過某一門檻值時，即表示該 車輛有蛇行危險駕駛的可能。
藉由以上三項危險駕駛行為分析後，我們可以偵測出前方車輛是否發生危險 駕駛行為，因此駕駛者前方的每台車輛皆會有一個狀態向量(State vector)，根據
4
狀態向量分析車輛是否符合危險駕駛條件。當危險駕駛條件成立時，系統將會立 即發出警示訊號提醒駕駛者，並且標示該危險車輛的車速所在車道以及車距。
1-3 論文結構
本論文的組織架構如下所示:
第二章主要是介紹適用於即時性的行車影像所使用的辨識偵測演算法，相關 文獻並討論他們的做法與優缺點和目前常見的行車輔助、警示系統。
第三章主要是論述本系統危險駕駛偵測系統的方法與流程，首先會介紹我們 用來辨識行車影像的各項演算法，包含:車道辨識、車輛辨識、車距計算與車速 計算演算法。根據辨識結果定義出三項危險駕駛行為，分別為:未保持安全車距、
超速與任意變換車道等。根據即時的影像辨識資訊，我們可以將危險駕駛行為快 速、準確地偵測出。
第四章主要是討論實驗的結果和分析系統效能。
第五章主要是本篇論文的結論與未來本篇論文所提出的偵測系統結合 VANET/3G 網路以無線傳輸方式將經過系統偵測出的危險駕駛車輛相關資訊，上 傳至雲端平台儲存回報處理。