資策會軟體院發展交通安全防護AI技術，影像辨識使用AI模型找出違規樣態，以驗證場域台中市為例，帶動事故率下降39%。資策會軟體院院長蒙以亨表示，今年規劃推動智慧終端（On-device AI）評測機制，讓應用在影像辨識的AI技術再精進。
台灣地狹人稠，交通部統計顯示，台灣汽車有868萬輛，機車多達1465萬輛，路上看到汽機車混合行駛，早已是民眾日常。不過，也因為大量汽機車上路，複雜的車流狀況也衍生不少交通事故。
蒙以亨接受中央社採訪時表示，資策會軟體院發展交通安全防護AI技術，目的就是希望可以透過AI技術讓道路更安全，不僅投入發展智慧駕駛技術，也希望讓道路「更聰明」。進一步觀察容易發生道路事故的地點，因此鎖定從路口著手。
不過，路上的交通違規常常發生在晚上加上天候因素，若碰到下雨、起霧等狀況，對於AI影像辨識是一大挑戰。
蒙以亨說明，發展AI技術最重要的是資料，過去幾年在經濟部與數發部支持下發展「交通安全防護AI技術」，主要透過內建台灣多元混合車流環境的Sardina數據集，以400萬筆資料來訓練AI影像辨識模型，慢慢調校，提升辨識率。
蒙以亨指出，目前技術可辨識路上8類物件，包含一般房車、計程車、機車、機車加上騎士、貨車、巴士、腳踏車、行人等，透過利用這些物件種類，就可以用來偵測交通違規。
這套交通安全防護AI技術，初期在校園實驗，再漸進擴大驗證場域，2022年到2024年間，陸續在新北、台中、高雄、基隆場域實證，目前辨識率可達96%。
路上哪些交通違規最為常見，軟體院團隊透露，技術目的是希望降低事故率，如果可以減少違規，基本上就可降低交通事故，訓練過程中也優先選擇最容易造成事故的樣態來做訓練，地方政府知道哪類違規樣態最多，因此，模型也會因為不同路口再做微幅調整，比較常見的包括對向違規迴轉、闖紅燈與違規右轉等。
至於AI技術效益，蒙以亨表示，AI技術可以24小時運作，也能節省執法的人力資源。以科技執法為例，台中市在布建實施後，事故率也下降39%。
展望未來，蒙以亨指出，許多廠商投入科技執法的應用，不過在影像辨識上，各家模型辨識率不一。資策會今年規劃進一步推動智慧終端（On-device AI）評測機制，如果路上、車上、無人機的設備如果有做影像辨識，都可以來做AI評測，廠商可以再提升辨識率，若技術上有困難，也可以跟資策會合作精進。
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