無人機結合AI影像分析，診斷道路交通衝突-安防產業知識庫-iDS智慧安防雜誌

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無人機結合AI影像分析，診斷道路交通衝突

撰編：iDS新聞中心

最後更新時間：4月 | 16日 , 2025

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專家

交通部運輸研究所

交通部運輸研究所與訊力科技股份有限公司合作，於113年起辦理「無人機空拍應用於路段交通衝突分析」2年期計畫，透過與道路管理機關合作進行先導測試計畫，以協助診斷路段交通衝突並防範事故於未然。

圖1：路段交通可能之風險情境/交通部運研所

運研所前於110年至112年間完成路口交通衝突分析，進行無人機空拍影像及交通應用的整合實驗，建構一套軟體平台進行交通衝突分析，並已協助9個縣市共12處易肇事地點的分析，可呈現路口的交通衝突情形，且具備車流特性資料的分析功能，提供道路管養機關精確的資訊以制定改善決策。為掌握道路上下游人車流互動及整體交通衝突成因，本計畫將分析對象由路口擴大至路段。在路段上可能的交通風險情境示意如圖1，在車道上可能發生汽機車混流、左轉車與直行車衝突，在路側可能發生車輛停靠路側、車輛從路側駛出等衝突。

圖2：標線導引不足及車道配置不佳導致「汽機車混流衝突」/交通部運研所

路段因空拍範圍較大，無人機飛行高度需較路口增加，在路段上方100至200公尺以俯視角度清楚拍攝路段人、車流動情形，再運用AI影像辨識技術將影像轉換成人、車流動的軌跡，最後透過軟體分析軌跡資料，找出路段易發生交通衝突之點位及型態，也就是較容易發生車禍的地方，以協助道路管養機關診斷路段可能的危險熱區。

圖3：「左轉車道配置」不佳導致左轉待轉車輛干擾後方車輛直行/交通部運研所

有關路口交通安全改善，道路管養機關一般需蒐集並分析1至3年交通事故資料後，才能找出該路口的安全問題，並加以改善以防止事故繼續發生，屬於事後的改善。為防範事故於未然，降低潛在風險醞釀成死傷事故，本所透過前述系列計畫，可將蒐集資料時間縮短至5個月，以影像及量化數據診斷道路的交通衝突情形，以提出適切的改善措施，能有效提升規劃品質及作業效率。113年計畫已先探討路段的車道交通衝突議題，除發展更完整的道路交通衝突分析工具，並與臺北市、新北市合作「汽機車混流衝突」(圖2)、「左轉車道配置與行車動線」(圖3)兩項先導測試計畫共9處路段，並分析新北市及公路局轄管共2處易肇事地點。

114年進行第2年計畫，亦持續與道路管養機關合作，挑選地點探討路段的路側交通衝突議題，包括公車進出站衝突、路外設施進出車流衝突，以評估路段的交通安全；另同步挑選2處易肇事地點，協助道路管養機關依據交通衝突分析資料，參考交通工程相關設計範例進行交通工程改善。透過本計畫所應用的技術及分析，可提供道路管養機關更客觀、有效率的工具，協助診斷道路問題及研擬對策以提升人車安全。

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