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高速公路即時路況影像的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
高速公路即時路況影像的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦HodLipson寫的 自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新 和陳其華,周家慶,李夏新,胡鈞祥,曾蕙如,李永駿,劉定一,董尚義,陳志全的 先進交通管理與車路整合技術創新應用(2/4)106粉都 可以從中找到所需的評價。
另外網站高速公路即時路況影像也說明：高速公路即時路況 ，收錄台灣各地熱門旅遊景點、國家公園、國家風景區、國家森林遊樂區、國道高速公路、省道快速道路、縣市市區道路...等即時路況影像，分類清楚， ...
這兩本書分別來自經濟新潮社 和交通部運輸研究所所出版 。
國立中央大學 土木工程學系 林志棟所指導 何旻哲的 國道高速公路鋪面維護管理平台功能精進之研究 （2020），提出高速公路即時路況影像關鍵因素是什麼，來自於國道高速公路、鋪面檢測指標分析、AHP層級分析、賽局理論。
而第二篇論文亞洲大學 行動商務與多媒體應用學系 潘信宏所指導 簡鉦衛的 以YOLO深度學習模型動態辨識高速公路監視畫面內之車輛影像 （2019），提出因為有 YOLO、深度學習、高速公路、閉路監視影像、物件偵測的重點而找出了 高速公路即時路況影像的解答。
最後網站4款即時路況地圖/影像查詢，避開高速公路塞車路段技巧則補充：每當連假出門旅行、踏青或返鄉，開車族最怕市區道路或高速公路塞車，要怎麼確定國道高速公路或快速道路路況即時資訊？不管是連假出遊或回家想避免塞車 ...
自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新
為了解決高速公路即時路況影像 的問題，作者HodLipson 這樣論述：
從自動輔助駕駛到完全無人駕駛 圖解‧案例‧商機‧生活場景‧徹底解析 數位轉型再進化，產業整合新商機， 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那一天來臨。 近年來，自動駕駛成為各大車廠、科技巨頭競逐的領域，從半自駕（先進輔助駕駛）到全自駕（完全無人駕駛），應用的科技包括傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習、人工智慧、演算法和智慧型運輸系統等等，原本在學術領域的知識逐漸實用化、商品化。 從提供人類駕駛車道偏移警示、防撞預警等不同功能的半自駕車，到沒有方向盤、油門與煞車的全自駕車，自動駕駛牽動相關產業鏈和社會系統，也讓交通成為一種自動化、隨叫隨到的服務
，顛覆我們的移動方式，也改變我們對時間與空間的認知。 自駕車的好處是能減少車禍、避免塞車、降低空氣汙染，老人與殘障者也會獲得全新的移動能力。不過，任何的新創科技都有黑暗面，自駕車也不例外，像是造成公共運輸衰退，因為人們都將受到隨叫隨到的無人駕駛座艙吸引，價錢甚至比一趟公車票還低；此外，自駕車可能也會造成職業司機失業、個人隱私不保等問題。 作者在本書中探討自駕車的發展歷史，帶領我們了解車輛如何轉變成為聰明的運輸機器人，進一步省思無人駕駛對於我們的工作、交通、運輸、製造、保險、醫療和倫理道德造成什麼衝擊，我們又該如何因應。 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那
一天來臨時，但願我們都已經做好準備。 ◎一致推薦 丁彥允｜喜門史塔雷克（7Starlake）創辦人 王傑智｜交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長 余宛如｜立法委員 林漢卿｜聯華聚能科技股份有限公司總經理 許毓仁｜TEDxTaipei共同創辦人、立法委員 温峻瑜｜艾德斯科技（ADAS Mobile Tech）股份有限公司董事長、以色列商會秘書長 蔡惠卿｜上銀科技股份有限公司總經理 ►自駕車的技術牽涉甚廣，從傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習到智慧型運輸系統，需要處理更多「人」所引發的問題，如衝出巷子的小孩、不遵守交通規則的
用路人與挑釁的後車駕駛人，即使有再完備的系統，結果問題往往出在於人身上。因此，「人」，是自動駕駛最後一塊拼圖，更精準的說法是「包括人在內的系統整合」，才是自駕車產業的關鍵。──王傑智（交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長） ►無人駕駛背後的人工智慧科技，牽涉的龐大關連產業鏈商機和社會系統衝擊，就像是冰山底下的體積難以估計，亟待具有豐富想像力的科學家、社會學家以及你我一起來努力！──丁彥允（喜門史塔雷克［7Starlake］創辦人） ►汽車的智能化與無人化，將能夠挽救許多的人類生命，其中關鍵的賦能科技（enabling technology）就是「人
工智慧」。作者在深度學習方面的精闢見解，以及對未來社會因為自動駕駛所帶來的情境描繪，實引人深思，並令人嚮往此科技的未來發展。──林漢卿（聯華聚能科技股份有限公司總經理） ►我非常推薦這本書，對於無人車的介紹非常詳盡，且用淺白還有許多圖片與表格，就算是不熟悉此領域的讀者，也可以從這本書了解無人車。──余宛如（立法委員） ►這是一本有深度的書，並非只是簡單的概說，讓我們能順著它進入自駕車領域。臺灣有非常優質的半導體及資通訊產業基礎，也有傑出的科技基礎培育軟體人才、IC設計、半導體感測技術開發等等，因此，在這一波人工智慧與自駕車產業浪潮中，我們一定要有角色。自駕車不再那麼遙遠，在未來
五年、十年、二十年，它絕對會一步步的發生在我們的生活當中。──溫峻瑜（艾德斯科技股份有限公司〔ADAS Mobile Tech〕董事長、以色列商會秘書長） ►作者引用了大量的數據資料以及細膩的筆觸，如實呈現無人載具能夠為人類社會可能帶來的改變。但並不是一味宣揚好處或不斷揭露缺點，而是優劣並陳，讓讀者能夠用最全面的方式來理解即將到達眼前的近未來。未來不論是人工智慧，或是無人載具的應用，都將會是一種趨勢，在瞬息萬變的科技巨變走近我們之前，可以透過本書做好萬全的準備。──許毓仁（TEDxTaipei共同創辦人、立法委員）
國道高速公路鋪面維護管理平台功能精進之研究
為了解決高速公路即時路況影像 的問題，作者何旻哲 這樣論述：
國道高速公路為台灣交通的重要命脈，透過南北向與東西向的串聯將整個路網的方便性達到提升的效果與目的，從此可知高速公路的道路品質將是上至高公局局本部，下至一般用路人都時時關注的項目，因此延續碩士論文「國道高速公路平坦度檢測及舒適性指標分析之研究」繼續後續的研究，首先針對國道鋪面之舒適性、安全性、結構性、流暢性等面向進行檢測資料之調查與數據分析，接著搭配國道歷年工程履歷的資料進行鋪面工程之可行性評估與施工中的品質管理到最後的成效追蹤研討，最後透過模組化策略AHP層級分析與賽局理論模擬國道發包策略來強化國道高速公路鋪面維護管理系統導入工程生命週期分析。本研究在鋪面維護管理系統建置後將導入APP之研發
，鋪面常會因為所在的自然環境如交通量或氣溫、雨量之變化等，種種因素而產生如裂縫、人手孔、冒油、車轍與坑洞等破壞。需要定期做鋪面巡查以提升鋪面的品質，本研究將研擬一套APP裝置，且具GPS定位，此裝置可提供一般民眾與巡查人員使用，民眾可用此功能將即時鋪面現況上傳至系統，運用此最新資訊做巡查後上傳至國道鋪面維護管理系統，並提供建議養護方式與經費預估，可使巡查績效提升。國道道路台帳資料為鋪面管理最基本之資料，道路普查亦是最耗費人力的工作，希望藉由APP功能開發，於道路普查時直接現場建置資料庫藉此減少內業處理程序，提升道路巡查之效率。
先進交通管理與車路整合技術創新應用(2/4)106粉
為了解決高速公路即時路況影像 的問題，作者陳其華,周家慶,李夏新,胡鈞祥,曾蕙如,李永駿,劉定一,董尚義,陳志全 這樣論述：
「安全」與「效率」一向為各國推動智慧型運輸系統(ITS)之重要目標，兩者間互為影響。近年來國際在ITS發展趨勢方面，歐美日均體認由車輛(V)與道路基礎設施(I)之V2I以及車輛(V)與車輛(V)之V2V所形成之車聯網可提供更安全、順暢、更具環保與能源效率的友善運輸環境。本研究前期(104年)探究車聯網在我國「交通安全」與「交通資訊服務」應用模式，並於基隆市台62線與基金公路所構建實驗場域進行我國第1個車聯網實驗場域，本期以此基礎擴大在高快速公路實測範圍，延伸至國道1號與台62線交會的大華系統交流道及其上下游路段。 本期研究在車聯網應用情境包括：「交通安全」面之施工與障礙
物警示、前方交通壅塞資訊、易肇事路段警示、異常天候資訊、緊急路況資訊；在「交通資訊服務」面之路徑導引資訊、旅行時間資訊、路況影像資訊、CMS資訊、交通標誌訊息等發布；在「交通管理」面之高速公路均勻車流行駛速度建議；在「節能駕駛」面之應用車聯網所廣播號誌時相秒數資訊產生市區路口節能駕駛行為模式。研究結果顯示車聯網對於都市地區與高速公路均可提供駕駛人前方路況更早與更即時的警示訊息；在高速公路車流均勻速度建議部分，實驗顯示在有車流均勻速度建議下之車輛行車行為與整體車流接近且變異數較低，預期將可減少因加減速所造成交通事故；在應用車聯網所廣播號誌時相秒數資訊產生市區路口節能駕駛行為部分，實驗顯示平均油耗
有降低現象，依本研究成果推估若擴充場域至台62路口約1.5公里(8處路口)，以此路段交通量(1,624 PCU/HR)預估，假日尖峰1小時約可減少共73公升油耗量、165公斤排碳量。
以YOLO深度學習模型動態辨識高速公路監視畫面內之車輛影像
為了解決高速公路即時路況影像 的問題，作者簡鉦衛 這樣論述：
在現今的生活中，人們早已離不開科技所帶來的便利性，而促使成就這些的人物更是功不可沒，才有今天的深度學習、機器學習、大數據及人工智慧等產物。因此AI相關產品、硬體、軟體的市場價值規模更是不可估量，大數據也相應滲入多個領域，例如：生態學模型訓練、經濟領域中的各種應用、股票分析、醫學研究中的疾病預測及新藥研發等。其中，深度學習更是推動圖像處理、影像處理、網路爬蟲及語音識別等議題研究。本研究以電腦視覺研究為主，研究中主要分為影像分類（Image Classification）、物件定位（Object Localization）及物件偵測（Object Detection）三種類型。物件偵測（Obje
ct Detection）的過程中遇到很多不確定因素，例如：影像中物件個數的不確定性，物件擁有不同的條件，例如：物件外觀、當下行駛車速、車輛間行駛相互遮擋、日間陽光（鏡面折射）、夜間光線不足（需要補充光線照明）、CCTV鏡頭相關不可逆因素（鏡面髒汙、樹葉枝幹等障礙物遮擋、陰影遮蔽及耀光）等因素的干擾，導致物件偵測演算法、影像預處理有一定的難度。YOLO系列模型 (You Only Look Once, YOLO) 則是應用於物件偵測中很著名的類神經網路演算法，是一種具有輕量、依賴少、高效率等特性的物件偵測演算法，在不少的物件偵測領域上都可以看到使用YOLO演算法的應用。台灣高速公路段均設有CC
TV監控各路段即時路況，所有CCTV影像均透過網路方式開放予民眾使用。但在高速公路段、隧道亦或是易塞車路段，是否塞車或是發生事故，都僅以「人力」進行判斷。因此本研究將使用既有的CCTV影像資料，並透過基於深度學習的YOLO演算法進行物件偵測，也針對可調參數進行調教，以達到本研究的期許成果。未來可以藉由CCTV所回傳的車流監控影像之相關數據進行大數據分析，並提早得知監控路段是否開始壅塞，甚至能更進一步偵測是否有交通事故的發生，及早通知相關單位進行應變措施。