有鑑於路口交通安全改善，一般都需要蒐集並分析1-3年的事故資料後，才能在事後進行改善。為此，交通部運用無人機結合AI影像技術來診斷交通事故衝突，即可防患於未然，提前降低可能的潛在風險。

標線導引不足及車道配置不佳導致「汽機車混流衝突」(備註：辨識汽車(紅色)與機車(綠色)在左轉車道上游的行駛狀況)。(運研所提供)

交通部運輸研究所自2021年到2023年間，運用無人機結合AI影像分析技術，協助9個縣市共12處易肇事路口進行交通衝突分析後，去年起開始擴及路口上下游路段的交通衝突分析，希望將過去需進行1-3年的交通事故資料分析後，才能在事後進行道路工程改善的作為，縮短至5個月，以供道路養護機關提前因應、降低潛在的交通事故風險。

路段交通可能之風險情境(備註：辨識汽車(紅色)與機車(綠色)在車道混流行駛)。(運研所提供)

運研所副所長王穆衡指出，道路完工後，往往會因為附近住宅區興起或大型商場興起或工業區興起，導致公車、汽機車甚至貨車進出量增加，也讓交通事故風險提升，運用無人機結合AI影像分析技術來診斷交通事故衝突，如同影像醫學，提前發現潛在病徵，即可採取相關的因應作為、防範於未然。

運研所副所長王穆衡(左)指出，運用無人機結合AI影像分析技術來診斷交通事故衝突，如同影像醫學，提前發現潛在病徵，即可防患於未然。(吳琍君攝)

運研所運輸安全組組長黃明正也說明，這項技術擴及上下游路段後，去年先針對車道進行分析，今年再針對路側進出車流作分析，只要某路段在20分鐘內出現某種交通衝突的頻率達到一定程度，即代表該處未來可能發生交通事故的潛在風險。黃明正說：『(原音)例如汽、機車混流的時候，機車會有一些鑽行啊或車道的變換，或是一些急煞車、超速等等的一些行為；那第二部份就是有關於內側是不是要開放機車去行駛，我也可以用這個工具去分析車流的性質會不會有一些改變；那第三個就是左轉車道，我們也可以分析有或沒有左轉車道對整個車流的影響，或是好的設計跟不好的設計，對車流有甚麼樣的狀況，這是有關車道部分。那今年我們要進行的是有關於路側的部分，像有些停車行為，或是公車進出站的行為，那這些行為都會造成這個路側的一個車流的擾動跟干擾，或是有一些衝突。』

運研所運輸安全組組長黃明正說明，這項技術可以分析偵測常見的交通衝突情境。(吳琍君攝)

黃明正表示，這項計畫每年會從北中南挑出14-16個地點進行分析，而且除了數據分析外，還可觀察駕駛人有沒有違規或行駛在不該行駛的車道、甚至有沒有超速，並藉此作為交通改善工程的依據，同時作為執法或速度管理的參考。