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東吳大學 企業管理學系 蘇雄義所指導 周曉政的 公車業者車隊電動化轉型現況與永續商業模式之探討－以大台北地區為例 （2021），提出公路總局 Open Data關鍵因素是什麼，來自於市區公車業者、電動巴士轉型、永續發展、績效運籌、聯合服務。

而第二篇論文中原大學 電機工程學系 涂世雄所指導 鄧有成的 辨識與計數物件流量之嵌入式深度學習系統 （2021），提出因為有 目標物件辨識、目標物件追蹤、深度學習、質心追蹤法、嵌入式裝置、流量分析、神經運算棒、YOLOV3-Tiny、Open VINO的重點而找出了 公路總局 Open Data的解答。

最後網站整合資訊流通服務 - 中國土木水利工程學會則補充：為加速推動公共運輸整合資訊開放（Open Data）政策、活化產業加值應用，交通部積極發展「公共運 ... 臺介接外，其他縣市由公路總局公路汽車客運動態管.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了公路總局 Open Data，大家也想知道這些：

公車業者車隊電動化轉型現況與永續商業模式之探討－以大台北地區為例

為了解決公路總局 Open Data的問題，作者周曉政 這樣論述：

近年來全球環境變遷加劇，各國對溫室氣體排放造成的氣候暖化議題也愈發關注，而溫室氣體排放又以道路運輸為最主要來源之一。為因應2030年國家永續發展目標之達成，近年來政府更制定2030年全面將燃油巴士更換為電動巴士（eBus）的積極政策目標。因此本研究針對市區公車業者（Public Transit）營運及車隊電動化管理現況進行資料蒐集與分析，去探討市區公車業者導入電動巴士車隊發展現況及未來電動巴士供應供應鏈創新模式。本研究根據2021年11月舉辦之兩場產業專家論壇與三家公車業者實地訪談等專家發言逐字稿紀錄檔案進行質化分析，獲得對大臺北市公車業者車隊電動化轉型現況之初步了解。後續經由質化分析二次歸

納與評析，共得出18項大類型課題與32項子項課題。在現況了解基礎下，本文參酌績效運籌及聯合服務理論及標竿實務，提出了大臺北都會區公車業者電動巴士永續商業模式之雛型設計，以為後續實證研究之理論架構。本研究對經由質化分析二次歸納與評析產出的18項大類型課題其三項關鍵核心課題進行探討，並經由問題描述與問題分析後，產出相對應的解決方案構想與設計。三項關鍵核心課題依序為：（1）政府及跨業整合度不夠；（2）建立大臺北eBus聯合服務公司的雛型設計；（3）電動巴士價格太高及創新融資構想分析。

辨識與計數物件流量之嵌入式深度學習系統

為了解決公路總局 Open Data的問題，作者鄧有成 這樣論述：

本篇論文中，通過嵌入式系統(embedded system)實現深度學習(deep learning)，設計辨識與計數的系統，提出了追蹤車流以及人流的計數方案。本論文分成三部分，第一部分，通過神經運算棒加強的深度學習做目標辨識，目標物件為道路常見的交通工具，車子、以及行人，第二部分，建構了目標追蹤法，依據在視訊流的連續幀中，比較已知目標和新出現目標之間的歐氏距離，持續追蹤目標到檢測區或消失。第三部分，在螢幕上設置感興趣區，當目標的辨識及追蹤完成後，系統會根據閥值進行資料處理。本篇論文的研究貢獻如下:1. 耗費低成本且易部屬多數做深度學習運算皆仰賴運算能力較高的 CPU 以及顯示卡，嵌入式系統

售價低廉且體積小，使用免費的 Python 進行程式編譯。2. 節省人力取代人力在街頭使用計數器。3. 有效辨別目標目前道路計數方法是使用車輛通過路面下安裝的感測器，但此方法無法辨識通過目標的種類。4. 流量數據取得流量數據，整合大數據，為智慧化城市和物聯網發展作貢獻。關鍵字:目標物件辨識、目標物件追蹤、深度學習、質心追蹤法、嵌入式裝置、流量分析、神經運算棒、YOLOV3-Tiny、Open VINO。

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