高雄市警方導入AI科技分析車禍事故車速，將過往需要近一小時的分析報告縮短至5分鐘內完成，精準度高達93%。科技工程師表示，透過畫格法、交比定理等多種分析方式，AI系統能有效計算肇事車輛的行駛速度，不僅大幅提升效率，也為車禍責任歸屬提供更客觀的依據。
車禍發生後，後續的鑑定辨識往往攸關責任歸屬，而車速更是重要的判定關鍵之一。科技工程師Tony介紹，透過AI辨識系統，可以偵測影片中的車道及車輛行駛狀態。以高速公路行車紀錄器影像為例，首先需將影像丟入AI分析系統，並為避免行車紀錄器壓縮時間而先進行對時設定。Tony說明，對時的目的在於確認正確時間，如此產生的報表才會準確無誤。在完成30分之1秒的設定調整後，系統隨即開始分析。一段17秒的影片可產生400多張照片，透過畫格法，也就是從交通標誌線長度去計算車輛行經的時間，分析後能精準算出時速約莫90多公里。點選案件後，過去需要近一小時的分析報告，現在5分鐘不到就可以統整出來。Tony進一步說明，這套系統的優點在於不需人力計算，同時也能提高計算結果的準確性。他表示，人工計算難免會有誤差，但若能將人工與AI系統合併對照，對於雙方當事人都是一種保障。
科技公司執行長連唯証指出，若能調閱路口監視器畫面，其換算方式是以車輪前輪與後輪的軸距作為尺規，觀察前輪跟後輪的移動距離，藉此回推車禍發生當下的車速。除了汽車之外，近來機車事故更是頻傳。針對機車部分，同樣可透過AI系統分析，以畫格法計算道路線直行距離後，搭配交比定理計算位移，最後用畢式定理計算斜邊，即可算出車速。
研發團隊表示，現階段AI分析車速共有三種方式，包括汽車行車紀錄器畫格法（計算道路線法）、路口監視器交比定理法（以前後輪的車輪軸距離為尺規來計算位移距離），以及機車行車紀錄器分析法。目前AI分析車禍事故車速的精準度達到93%，現階段已在高雄施行，未來有機會普及到全台。連唯証透露，團隊未來還在研發新功能，針對肇事者車上沒有行車紀錄器的情況，由於大部分行車紀錄器上沒有GPS，必須用特定方式換算。他表示，未來可利用其他車輛的行車紀錄器來換算所拍攝到的肇事車輛車速，這需要多一層深度學習，除了標線法或路口換算車輪距的方法外，還要透過AI模型計算兩車之間的深度距離。根據統計，2024年車禍鑑定案件數量龐大，台北市達2671件、高雄市約2400多件、台南市也有1500多件。鑑定結果顯示，前三名肇事原因依序為未注意車前狀況、行駛疏忽，以及在多車道不依規定駕車。
台灣交通安全協會理事長陳宏益分析，AI確實能加快效率並補足鑑定上的不足，可提供許多參考數據來判斷事故當下發生的狀況。然而他也強調，AI畢竟不是預防性措施，事後彌補仍不如事前預防。陳宏益認為，利用AI或人工智能輔助判斷事故成因時，不應單就超速這個區塊，更重要的是從道路設計與駕駛人觀念著手，才能有效降低車禍事故發生。
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