無人機拍攝馬路現場　深度學習分析交通黑點

交通事故造成的人命傷亡，影響的不只是家庭，也造成經濟損失。近日有科技公司利用無人機技術拍攝交通黑點，更透過深度學習技術，分析出交通意外數據，能讓有關單位作出應對。

無人機配合深度學習應用

台灣近 10 年來交通事故數字不斷上升，如 2016 年就達 40 萬人傷亡，是一個中型城市的人口數字，經濟損失更達 5200 億台幣。台灣訊力科技原本有開發一些公共工程的拍攝系統，近年轉移至交通分析上，使用無人機俯視角度拍攝馬路，分析交通數據。該公司於多個常發生意外的交通黑點，佈置無人機拍攝，合共拍了達 366GB 影片，配合深度學習作出分析。

近十年台灣交通事故傷亡人數不斷上升。

分析交通熱衝突區

訊力科技使用 Mask RCNN（Regional Convolutional Neural Network）目標檢測深度學習算法，用作辨識車輛方便分析，透過學習辨識出車輛類型作出分類，更可以偵測出靜止和動態行駛中的車輛。當無人機拍攝馬路情況，記錄車輛行駛速度與軌跡的同時，系統平台就可以分析出交通衝突熱區的碰撞時間（ Time to collision, TTC ）與後侵佔時間（ Post encroachment time, PET ），了解交通肇事成因。

訊力科技有讓員工於 UTC 受訓取得認證才進行無人機操作拍攝，另外亦有為無人機可能發生的意外作投保。飛行時也有觀測手注意現場情況。
<圖：04>深度學習可以辨識車輛類型，但目前由於拍攝解像度所限，太細小的目標無法辨認。

會分析車輛的速度與軌跡。

分析影片中出現的紅點，就是交通熱衝突區。

望縮短改善交通工程時間

至於了解熱衝突區的用處，就是可以進行預防性的交通改善。把分析結果提供交通管理單位，藉此進行交通改善工程，降低事故發生。根據台灣交通部運輸研究所運輸資訊組的《易肇事路段改善分析技術之應用》，改善交通流程需要多個流程，需時經年，如果能透過無人機拍分析交通衝突熱區數據，可以縮短擬定改善交通工程的時間，提早改善令傷亡更少。