固定測速照相偵測距離的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

快速道路平均速率執法系統資料分析

為了解決固定測速照相偵測距離的問題，作者李忠賢 這樣論述：

摘要交通事故成因種類繁多，而車輛的行駛速率在事故發生的機率和傷亡嚴重性，往往是主要關鍵。因此，速度的控管成為管理道路用路安全重要的一環。以往國道警察為防制超速而使用現場攔停取締方式，常面臨傷亡的高風險，雖已有研究顯示平均速率執法對於行車速度的降低有顯著效果，但目前高速公路針對超速違規執法中，尚無使用平均速率執法，因此本研究希望透過分析平均速率執法應用於快速道路的結果，協助未來在高速公路上使用平均速率執法的參考。本研究蒐集國外及台灣實施平均速率執法成效，選定台61線快速道路苗栗路段於使用平均速率執法作為研究標的，蒐集公路總局裝設於該路段南北向之定點偵測器與營運廠商東山科技有限公司於該路段之執法

系統資料。首先進行資料次級分析整理後，再以統計分析方法進行歸納，利用平均值、標準差等描述統計及t檢定分析，並對照苗栗縣警察局提供取締超速與事故件數等相關數據，了解執法前及執法後之成效。經分析台61線快速道路苗栗路段於使用平均速率執法系統後的各項數據，發現該系統可達到車流順暢及車速穩定之效果，且違規車輛減少98.6％，交通事故減少59.3％，能提升速度管理效能。此外，該系統亦可全時段掌握車輛違規動態，大幅增加對速度執法的有效距離，能有效減少與速度相關之肇事，提升執法成效，維護行車安全。此研究分析結果可協助將平均速率執法系統作為未來在高速公路執行參考。關鍵詞: 平均速率執法、速度管理、偵測器、描述

統計。

區間測速系統建置與事前事後違規分析

為了解決固定測速照相偵測距離的問題，作者蔡政岳 這樣論述：

隨者我國智慧交通系統(Intelligent Transport System, ITS)的發展，提供都市人民享有舒適的安全路口，已成了目前臺灣都市進度的項目之一，且本國具備豐沛的ICT產業鏈、相對成熟的路口安全偵測與告警系統，卻仍然無法達到相對的效益，因此如何運用科技來改變用路人駕駛習慣如超速、未保持安全距離駕駛、超車跨線道以及未依照標誌現行駛等相關違規事實是非常重要的，過往利用固定式測速照相以及移動式測速照相系統，來嚇阻駕駛人減速慢行，但往往駕駛人針對此系統減速行為受限於都卜勒雷達之偵測距離，因此隨者科技進步，為了達到更佳的嚇阻效果，臺灣漸漸開始建置區間(平均)測速系統，加強以往

系統的偵測距離與限制，根據以上敘述本論文將利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)，提出基於Haar Cascade階層分類器與卷積神經網絡（CNN）演算法，來計算出現場影像畫面的車牌號碼，並且建置此系統分為器起迄兩點，來分析該路段違規/非違規違規發生統計與數據。本研究藉由科技執法區間測速之系統來分析建置前與建置後，嚇阻的效益與績效分析的結果，呈現本系統能達到規範行駛人減速慢行之效益，提供路口安全與道路安全的效果。