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智慧城市:智慧型雲端交通車輛影像視訊追蹤評核機制

為了解決新竹市中正路245號的問題，作者甘耀文 這樣論述：

交通工具是現今文明社會帶來流動的主要動力，隨著汽、機車輛數目日益逐漸增加，相對的臺灣地區每年所發生交通汽、機車輛案件，如：交通違規、犯罪行為態樣、交通行車發生及酒後肇事駕車逃逸等等，並沒有因政府極力宣導下，而逐年下降趨勢；根據內政部警政署最新統計數據，臺灣地區2013年全國機動車交通案件死亡人數高達3,129人，2014年截至10月底止死亡人數高達2,103人，估計之財務、人力及醫療支援支付甚鉅。其分析主因為各道路、路口及巷弄之地方政府及里、鄰公設之錄影監視器影像模糊，設備參差不齊，欠缺管理，且鏡頭畫素過低，導致舉證困難，無法提供佐證或改善資料給相關單位，相較之下，對於不明相關的交通及刑事案

件數，亦相當可觀。本論文為解決當前上述攝錄影監視器設備參差不齊及管理問題，進行研究探討，實際建構符合實務需求的現代化城市『智慧型雲端交通車輛影像視訊追蹤評核機制』，以智能監控為概念之影像追蹤分析；此論述重點係進行動態車輛車牌辨識，將車牌影像轉換成數據，再將所得資訊藉以雲端整合資料庫管理系統予以分類管理、分析與應用，充分發揮城市數位監控的能力。本研究應用既有的車牌辨識演算法以發展精進式輪廓演算法和改良式差分演算法，並結合開發出一套智慧城市智能監控動態車牌辨識演算法。實證分析以新北市名列十大易肇事路段第2名：中和區中正路做為實作測試，以動態錄影20分鐘為例，行經動態車輛蒐集711輛次，得到合計車牌

召回率95.63%，合計辨識精確率93.80%；驗證結果證明本研究之動態車牌辨識演算法於透過高解析度攝影機配合下，達到多目標準確車牌定位、分割技術、車牌圖像進行抗噪以及不恆定光源與恆定光源處理，能運用到複雜的現場環境，確保車牌的準確識別，並配合雲端規劃管理機制，達到追踪民、刑事案件逃逸車輛、交通事件責任釐清與原因判定及流量統計等實際成效。