研究背景與目的

隨著時代進步與經濟發展，民眾消費力提升，在交通方面對於汽機車的 需求量也隨之提高，現今汽機車已是普羅大眾的代步工具了，也是民眾的重 要資產，然而這些汽機車的普及也伴隨著被偷竊的問題。根據內政部警政署 統計，歷年皆有汽機車遭竊的案例（表 1-1），這之中還不包括未申請的案件，

根據統計顯示，機車竊盜數目皆大於汽車竊盜數，故機車竊盜佔大多數。

表 1-1、汽機車竊盜案統計（來源：內政部警政署)

現今警方在查緝贓車方式可分為三種:

(一) 民眾可以透過警政署提供的網頁做查詢（圖 1-1），若發現贓車即可就近 向分駐所、派出所通報舉發，運用民間力量來共同查緝汽機車竊盜，然

圖 1-1、警政署車輛盜竊案資料查詢網站（來源：內政部警政署)

(二) 在路口設置閘道臨檢，針對過往的車輛進行盤檢，或在全國各縣市重要路口 與交通流量大的要道建置車牌辨識系統，用以比對內政部警政署失（贓）車 與通緝車資料庫，優點是對於即時或重大刑事案件能有效幫助，但往往這些 只能針對動態車輛以及重點道路進行查緝，對於靜態車輛或非重點地區便無 法妥善追查。

(三 ) 警員每人配置一台 PDA（Personal Digital Assistant）手持式電腦，如行動警 察 M-police（圖 1-2），針對停放在路邊靜態的車輛，逐一輸入車牌號碼，再 與資料庫的贓車號碼比對。然而這方法有些缺點，其一是耗時間於持續輸入 車牌號碼，且手持式電腦按鍵比較小，長時間的操作容易導致使用者疲累以 及輸入錯誤而導致誤判的風險會提高。

圖 1-2、警用手持式電腦 M-police（來源：政府機關資訊通報)

綜合以上缺點，本研究提出更方便且有效率的方法來查緝贓車，近年來由於

CPU 的進步、 硬體體積的縮小化， 以及行動網路的發展 ，使得智慧型手機

（Smartphone）掀起一片熱潮（圖 1-3），從 2005 年至 2008 年是智慧型手機的起 步階段，而 2009 年到 2012 年可說是爆炸性的成長，經統計在 2009 年智慧型手 機全球出貨量成長了 27.9%達到 1.82 億支，後續 2010 年出貨量約為 2.97 億支以 及 2011 年的 4.68 億支，如今到 2012 年的統計已經輕鬆超越了 6 億支大關，由此 可見隨著產品價格下降，未來智慧型手機的市占率以及重要性越來越高，而且智 慧型手機的功能更是不在話下，像是具備高像素攝影機、高畫素的感光元件及高 倍數的光學變焦鏡頭，使得拍攝到的畫面清楚不易模糊，可提高辨識率，故在這 種種的因素下，本研究以智慧型手機作為使用者端（Client）的開發，表 1-2 歸納 出智慧型手機以及 M-police 的比較。

圖 1-3、歷年全球智慧型手機銷售統計（來源：StreamComputing) 表 1-2、智慧型手機與 M-police 比較

智慧型手機 M-police

外型 小且輕薄 大且略重

行動網路 內建 3G/3.5G 內建 3G/3.5G

GPS 衛星定位 有 有

攝影機 有 有

通話功能 有 有

單台價格 約新台幣 2 萬多 約新台幣 4 萬多

贓車偵測方式 自動擷取影像偵測 手動輸入車號偵測

現今智慧型手機在手持式行動作業平台分佈上以 Google 基於 Linux 核心的

Android 作業系統以及 Apple Darwin 推出的 iOS 作業系統為龍頭（圖 1-4），由圖 可知，2012 年 Q4 這兩種作業系統市占率就達到了 92%，其中 Android 作業系統 占了 69%，而其他作業系統諸如 BlackBerry OS、Symbian、Bada OS、微軟（Microsoft）

的 Windows Phone 以及最新推出的 Firefox OS 等等市占率相對的較低。Android 之所以會迅速竄紅原因於在它是開放原始碼與完整的 Software Development Kit

（SDK），並提供跨平台的開發環境（Mac、Linux、Windows）以及模擬器（Android

Virtual Devices）供使用者開發，未來預估 Android 作業系統還會有所成長，此重 要性不容小覷，所以本研究使用者端選擇在目前熱門的 Android 作業系統上開發，

民眾也可以免費下載此 APP 一起來查緝贓車。

圖 1-4、全球手機作業系統市占率（來源: wikipedia）

直至最近幾年網路蓬勃發展，已是不可或缺的工具之一，它提供了即時且高 容量的傳輸，在網路技術進步以及異業合作之下，行動網路從以往的 2G/2.5G

（GPRS）演變至今的 3G 通用移動通訊系統（Universal Mobile Telecommunications

System）或是 3.5G 高速下行封包接入（High Speed Downlink Packet Access），甚 至未來若政府推動 4G Long Term Evolution （LTE），行動網路將更趨向穩定且快 速。除此之外，基地台涵蓋率的增加將使得無線網路（Wireless Network）也快速 發展，使用者只須將手機連續擷取到的圖片透過網路傳輸到伺服器端做處理，包 括車牌辨識系統以及具容錯功能的字串比對方法來搜尋贓車資料庫，最後再使用

Google Map API（Application Programming Interface）結合手機上的 GPS（Global Position System）定位技術，把贓車的地理環境以及其他詳細的贓車資訊提供給 警方來追查贓車下落。

整個研究實作了三層架構模式中的 Model-View-Controller（MVC） model[Ree

09]，並且運用到雲端運算（Cloud Computing）的概念。隨著電腦運算能力以及 網路的發達，使得雲端運算也備受注視，早在 2006 年由亞馬遜（Amazon）所推 出雲端服務軟體技術，是為了因應網路購物平台，隔年 Google 以及 IBM 也向世 界各大學校推行雲端運算概念，而學生可以透過網路開發各項大規模運算為基礎 的程式，由此可見雲端運算已為現今趨勢。雲端的好處很多，除了可以解決跨平 台的問題，也可降低成本，使用者不必使用昂貴且耗能的儀器或是電腦來執行應

用程式，大多的程式都能透過網路連結伺服器（雲）來進行運算處理，最後還能 改善效能。由於計算是在雲端上執行，可以讓使用者的電腦設備負載降低，藉由 雲端強大的計算能力使用者可以快速得到計算結果，因此透過雲端概念，本研究 在查緝贓車的方面，有了更完善更有效率的幫助，可提高贓車破案率。