有關本研究所研發之影像式車輛偵測系統，發展初期主要以同期國外 相關產品之功能作為文獻參考，故本章節茲就目前已商品化的影像式偵測 器如 Autoscope、Vantage，Keona、Quixote Traffic 兩家公司生產之影像式 偵測器及目前國內已由法國引進並實際裝設測試的影像式偵測器 Citilog 及 Traficon 等之功能特色進行探討。
ㄧ 、 Image Sensing System (ISS) 公 司 的 Autoscope 偵 測 系 統 (http://www.imagesensing.com/)
Autoscope 系統是將 CCD 攝影機所拍攝到的連續影像，利用影 像處理技術完成車輛的偵測與辨識，目前 Autoscope 系統的車輛辨 識只能區分大車與小車，並無法辨識歸類出小車的車型，例如：休 旅車、轎車、廂型車…等。此系統在良好天氣下，攝影機裝置架設 高度至少 30 英尺(9 公尺)以上，可以得到最佳的精確度，其在可視 範圍內可由人工設定方式選擇最多 8 個偵測區域(車道)。圖 3-1 為 Autoscope 攝影機裝設圖，圖 3-2 是 Autoscope 系統參數的設定畫面，
圖 3-3 則為 Autoscope 標定偵測區域示意圖。
圖 3-1 Autoscope 攝影機裝設圖
圖 3-2 Autoscope 系統參數設定畫面
圖 3-3 Autoscope 標定偵測區域示意圖
二、ITERIS公司的Vantage 偵測系統(http://www.iteris.com/)
Vantage 系統也是使用 CCD 攝影機拍攝連續影像，再利用影像處 理的技術完成車輛的偵測與辨識，目前 Vantage 系統的車輛辨識方法 亦無法辨識出各式車型，Vantage 系統與 Autoscope 系統都是利用人工 設 定 的 方 式 ， 由 操 作 人 員 設 定 預 計 偵 測 的 區 域 ， 以 此 偵 測 範 圍 (detection zone)的設定來偵測車輛的出現與否，此系統亦為高雄市即 時路況資訊系統建置工程廠商晶翔公司所引進使用的系統。圖 3-4 是 Vantage 系統整體架構與操作示意圖，Vantage 系統在天氣良好與攝影 機高度為 9 米以上的條件下，當前後兩車間距大於小車車身長度 1.5 倍時，有最佳的精確度。系統在可視範圍內可提供 8 個偵測區域之偵 測。
圖 3-4 Vantage 系統整體架構與操作示意圖
三、韓國Keona公司的車輛偵測系統(http://www.keona.co.kr)：
這套系統的架構如圖 3-5，而圖 3-6 是這套系統車輛偵測程式的畫 面顯示。基本上，這套系統的偵測設定與 Autoscope 及 Vantage 類似，
都是由人工手動輸入的方式設定一些虛擬迴圈，以虛擬迴圈的設定來 偵測是否有車輛通過。
圖 3-5 系統的架構圖
圖 3-6 車輛偵測系統的畫面顯示
四 、 The Quixote Traffic Corporation companies 的 車 輛 偵 測 系 統 (http://www.peek-traffic.com/index.html )：
Quixote Traffic 公司有兩套車輛偵測系統，分別是 VideoTrak Plus System 和 UniTrak System，圖 3-7 是 VideoTrak Plus System 的照片，
圖 3-8 是 VideoTrak Plus System 的偵測程式顯示畫面。
圖 3-7 VideoTrak Plus System
圖 3-8 VideoTrak Plus System 的偵測畫面
另一套系統是單板式的 UniTrak System，圖 3-9 是 UniTrak System 的外觀圖，這套系統設定只需螢幕與滑鼠，不需要電腦，圖 3-10 是 UniTrak System 的顯示畫面。
圖 3-9 UniTrak System
圖 3-10 UniTrak System 的顯示畫面
五、Citilog 影像式車輛偵測系統(http://www.citilog.fr/index_en.php)
為 1996 年部份法國國家運輸與安全研究所(INRETS)的專職研究 人員將其研究成果商業化，成立了 Citilog 公司，其所研發之產品 Citilog 主在輔助管理人員監控，並提高可靠事件訊息的即時監控系 統，達成有效率的先進交通管理目標(如圖 3-11)。
圖 3-11 Citilog 車輛偵測系統架構
Citilog 影像偵測的基本原理說明如下：(如圖 3-12)
1. 背景影像(Background Image)：在系統啟動時，會預先抓取一個 參考影像(Reference Image)，並依照一定程序更新。
2. 數位化比較(Digitisation)：經由不同影像的比較來偵測車輛的出 現。
3. 移動物體辨識(Moving Elements Identification)：車輛經由形態過 濾器辨識，並將每一臺車作標記連結。
4. 移動軌道建立（Trajectory Build Up）：演算法透過一連串的影像 序列追蹤車輛標記，並建立其時間與空間的軌跡。
5. 交通特性數據與事件偵測（Traffic Data and Incident Detection）： 車輛追蹤技術可以產生個別車輛的觀測，而這些個別車輛資料可 匯集成車流資料。經由車輛追蹤技術所得之車輛偵測數據，透過 門檻值的設定比較，即可偵測到不正常的狀況，並發出警告。
圖 3-12 Citilog 影像偵測基本原理
Citilog 影像偵測主要功能：
1.自動事件偵測試(Automatic incident)
停止車輛：透過車輛軌跡追蹤技術，當車輛的移動軌跡終止在偵 測範圍終點之前，即認定該車輛停止。此追蹤技術相較於虛擬線 圈偵測器可偵測距離更長，最長可達 250 公尺。當車流壅塞時，
系統就必須去判斷車輛的停止時間，有狀況的停留車輛相較壅塞 暫停的車輛會有較長的停止時間。此判斷的門檻可以在系統內設 定。
低速車輛：同樣地，此項偵測利用車輛追蹤技術，來計算車輛通 過偵測區域的速度，當速度低於預先設定的門檻時，即發出警告。
交通壅塞：類似停止車輛的偵測邏輯，當有多部車輛出現停止的 狀態時，系統會告知操作者此訊息，並對系統內部發出訊號，以 自動調整停止車輛的停止時間門檻，以避免對因交通壅塞而停止 的車輛一直出現警告訊號。
行 人：此項功能主要是針對路肩或是避難維修通道來進行偵 測，此項功能的準確度隨著距離攝影機越遠而下降，建議距離大 約 80 到 100 公尺，超過這個距離，系統將較難辨識出行人的出 現。
逆行車輛：此項偵測利用車輛追蹤技術即可判斷出與設定車行方 向不同的車輛。此項偵測在單向隧道有極高的可靠度，但在雙向 的隧道則容易因為車輛的陰影與車頭燈的影響而影響準確性，因 此不建議在雙向的隧道進行此項偵測。
散 落 物：此偵測演算法是利用比對正常的隧道背景畫面與目標 物出現時的畫面。然而此項偵測率（事件偵測次數/事件發生次 數）在現場實際偵測前是很難預估的，主要是因為影響這項偵測 可靠度原因除了目標物的大小外，還有形狀、顏色、隧道內交通 狀況以及隧道內照明條件。與行人偵測相同，此項偵測隨著距離 攝影機越遠越難以進行。
煙霧偵測：煙霧偵測的演算主要是依據參考點或參考線的消失來 進行。當系統在設置前就會先進行參考點或參考線的標記，參考 點與參考線必須在畫面上較為明顯，開始偵測後系統會經由比較 原始背景的方式，當參考點或參考線消失時，即發出警告。而為 了避免因為車輛停止的遮蔽或是因為某些車輛排放廢氣造成參 考點或參考線的消失而引起誤報，必須設定門檻值，例如多少參 考點或參考線消失以及消失多久，如圖 3-13。
圖 3-13 煙霧偵測
圖 3-14 Traficon 影像式車輛偵測系統
Traficon 影像式車輛偵測系統主要功能
1.隧道：透過對攝影機的即時分析，Traficon 的隧道事件檢測模塊可 以在幾秒鐘內檢測道所有主要事件，包含如非法停車、逆 向行駛、停滯、慢行車輛、貨物掉落及火災…等等。(如圖 3-15)
圖 3-15 隧道偵測
2.公路：Traficon 的影像式車輛偵測系統可以提供統計用的標準交通 數據：車流量、速度、佔有率、車型分類、車輛間距、車流 速度、自動意外事件偵測試(非法停車、貨物掉落、逆向行 駛)…等等。(如圖 3-16)
圖 3-16 公路偵測
3.城市交通：測監控車流量較大的路口，交通管理人員可以於遠端 監控交通數據和各種報警事件，並透過標準的網路瀏 覽器（以太網）或者電腦客戶軟體用戶可以輕鬆設定 或更改偵測區，逹成交通流控制。(如圖 3-17)
圖 3-17 城市偵測
經上述之產品分析可知目前已商品化的影像式偵測器，各家公司均有 其設計上之考量及優點，而其商品目前在價格及後續保養維修均不符臺灣 交通管理之成本效益，而本研究將參考上述商品之優點加改良，以期研發 出適用於國內車流、天候及駕駛特性之影像式車輛偵測器。