在這一小節中，將要展現的在利用道路線偵測所定義出的偵測範圍(ROI) 後，針對ROI 中作車輛偵測的結果，若偵測到在 ROI 中有車輛的存在，系統將 會警示駕駛者注意車側的車道，有來車的存在。
y 車輛偵測的結果
圖. 5-10~圖. 5-12 中，所展示的是在白天的場景之下，車輛偵測的實驗結果，
(a)是原始影像；(b)是偵測出的物體在類俯視圖之中的位置，紅線所標定的部份 即為物體的所在；(c)是偵測出的物體。
圖. 5-10 : 在較遠處被偵測到的物體
圖. 5-11 : 在中程處被偵測到的物體
圖. 5-12 : 在近處被偵測到的物體
圖. 5-13 中，所展示的是在夜晚的場景之下，車輛偵測的實驗結果，(a)是原 始影像；(b)是偵測出的物體在類俯視圖之中的位置，紅線所標定的部份即為物 體的所在；(c)是偵測出的物體。可由圖發現即使在光源微弱的環境下，我們的 系統依舊可以找出車輛的存在。
圖. 5-13 : 夜間時，在近處被偵測到的物體
圖. 5-14 中，所展示的是在雨天的場景之下，車輛偵測的實驗結果，(a)是原 始影像；(b)是偵測出的物體在水平鏡像中的類俯視圖之中的位置，紅線所標定 的部份即為物體的所在；(c)是偵測出的物體的水平鏡像。由圖可以發現，由於 我們有別於其它抓路面陰影的方法，因此，即使是在不存在路面陰影的豪大雨天 中，依舊不會影響到車輛的偵測。
圖. 5-14 : 雨天時，在近處被偵測到的物體
y 車輛追蹤的結果
在系統中，當有來車進入車側視覺死角的偵測區域 ( ROI ) 時，在偵測物體 為車輛後，系統會持續追蹤ROI 內的標記物，直至標記物離開 ROI。圖. 5-15 每 一個frame 左圖所表示的為原始輸入影像，右圖表示的則是 ROI 中的類俯視圖，
在圖中 # frame 52 偵測到有車輛的進入，系統便持續追蹤物體的平面位置，並顯 示警示紅線；直到 # frame 236 中，物體完全離開 ROI 為止。圖圖. 5-16 所表示 的為在白天時，前方來車自進入ROI 時，系統開始追蹤至離開 ROI 為止的情形。
# frame 52
# frame 95
# frame 10
# frame 172
# frame 201
# frame 209 # frame 236
# frame 187
圖. 5-15 : 白天時，追蹤後方來車進入至離開 ROI 的結果
# frame 929 # frame 931
# frame 990
# frame 1014 # frame 1136
# frame 960
圖. 5-16 : 白天時，追蹤前方來車進入至離開 ROI 的結果
# frame 162
# frame 118
# frame 247 # frame 422
# frame 424 # frame 430
圖. 5-17 : 白天時，安全島的影響
圖. 5-17 為在白天時，車輛緊貼內側車道的情形；由於安全島或牆在由原始 影像轉至類俯視圖時，所形成的影像是較類似平面的情況，並不會像車輛般具有 立體高度的資訊，因此，在緊貼內側車道行駛時，並不會造成有車輛被偵測到的 錯誤警示。由圖中的 # frame 118 可發現水溝蓋雖會造成類俯視圖上出現具有一 定寬度的標記物，但由於在高度偵測會發現此標記物是屬於平面的影像，因此並 不會造成錯誤的警示；在 # frame 422 至 # frame 424 中，水溝蓋上的安全島出 現斷層，因此造成錯誤的判斷；但由於此標記物存在於偵測區域中的時間太短，
因此不會在系統中造成錯誤的警示。
圖所表示的為道路間隙或建築物陰影所造成的影響。雖然間隙或陰影在投影 的類俯視圖上具有一定的寬度，但在3-D 高度的判斷後，可判斷其為平面而非立 體的物體，因此，並不會造成偵測的誤判。
圖. 5-18 : 道路間隙或建築物陰影的影響
圖. 5-19 表示是路面文字或是道路線的影響；每 frame 中的二張影像，左圖 代表著原始的影像，而右圖所代表的是原始影像的水平鏡像的路面在偵測區域內 的類俯視圖；這一類干擾通常因為寬度遠小於車輛的寬度，因此對車輛的偵測並 不會造成干擾。
圖. 5-19 : 路面文字或道路線的影響
圖. 5-20 為系統在夜間中車輛追蹤的結果，車輛一開始就存在偵測區域內，
至 # frame 16 時，車輛被偵測到並開始追蹤，一直到 # frame 242 車輛開偵測區 域後，到 # frame 250 時，系統解除警示。
圖. 5-20 : 夜間，車輛追蹤的結果
圖. 5-21 為在夜間時，車輛行駛在內側車道時的情況；由於防撞杆在偵測區 域中的影像較類似平面的影像，因此在高度判別時，會判斷影像中的標記物並不 具有立體的高度特性，因此不會被判斷為車輛。
# frame 19 # frame 54
# frame 116 # frame 403
圖. 5-21 : 夜間，車輛行駛在內側車道的結果
圖. 5-22 為大雨天中，車輛追蹤的結果。而各個 frame 中的類俯視圖為原始 影像的水平鏡像的類俯視圖。可發現雨天中視線不佳的情形雖會造成車輛偵測的 困難，但系統依舊可以偵測出車輛的存在。
圖. 5-22 : 雨天中，車輛追蹤的結果