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中央警察大學 交通管理研究所 曾平毅、陳艾懃所指導 郭家豪的 臺北市取消機車兩段式左轉路口之安全性分析 （2021），提出臺北市109年交通事故分析報告關鍵因素是什麼，來自於兩段式左轉、機車交通事故、卡方檢定、碰撞構圖。
而第二篇論文國立雲林科技大學 電子工程系 蘇慶龍所指導 鐘竣耀的 應用於汽車遠距離物件辨識之超輕量深度學習網路架構設計與實現 （2021），提出因為有 深度學習、遠距離物件辨識、車用嵌入式系統的重點而找出了 臺北市109年交通事故分析報告的解答。
電視新聞實務
為了解決臺北市109年交通事故分析報告 的問題，作者彭文正,廖士翔 這樣論述：
職場老手彭文正、新秀記者廖士翔 聯合出擊 30年實戰經驗 一次盡出！ 「這本書集合了我三年新聞學生、三年主播、兩年新聞製作人、一年電視臺總經理、三年公廣集團董事、十五年新聞所教授，和三年政論節目主持人的點點滴滴，鉅細靡遺、毫無保留。」－－彭文正 「希望透過這本書，不只是分享經驗，更重要的，希望能讓您了解電視的魅力，而且還能運用同樣的技巧，跳脫傳統『電視』的定義，在無垠無涯的網路世界中，創造屬於自己的一片藍海。」－－廖士翔 本書提供一個全方位的電視新聞實務概說，從世界與臺灣電視發展史之淺談開始，分述採訪、寫作、攝影、錄音、剪接、編輯、企劃、攝影棚作業的基本功，介紹文字記
者、攝影記者、主播、編輯、製作人等職位的工作內容，分析收視率的影響，並以新聞倫理之論述做結。本書期望在嶄新的數位時代，作為新聞傳播科系新生的最佳入門書。
臺北市取消機車兩段式左轉路口之安全性分析
為了解決臺北市109年交通事故分析報告 的問題，作者郭家豪 這樣論述：
臺北市於1984年起辦理機車兩段式左轉迄今，近年來因機車路權意識抬頭，透過實際抗爭行動表達取消機車兩段式左轉的訴求，但臺北市早在2002年以前，即開放部分路口讓機車直接左轉，不用兩段式左轉。然而取消兩段式左轉路口之安全性如何，目前國內尚無人研究探討，故本研究為驗證臺北市取消機車兩段式左轉之路口安全性，從取消機車兩段式左轉的路口中挑選11個調查路口，針對各路口之交通量、路口型態、交通事故件數、交通事故現場圖及肇事型態進行分析。本研究以成長率作為依據，發現大部分路口之機車事故、開放行向機車事故、機車左轉事故及開放行向機車左轉事故件數，事前事後之趨勢變化為上升，僅有開放行向機車待轉事故件數，大部分
路口事前事後之趨勢變化為下降。本研究使用卡方獨立性檢定方法，分析路口實施取消機車兩段式左轉措施與路口機車交通事故件數變化是否有關。檢定後發現2017年及2020年取消兩段式左轉之4處路口，機車左轉事故之增減與兩段式左轉措施取消前後統計上無顯著相關。另以卡方檢定2019年取消兩段式左轉之7處路口，發現僅有大度路與立德路路口之機車左轉事故件數變化與取消兩段式左轉措施統計上有顯著關聯，其餘6處路口統計上均無顯著相關。其中大度路與立德路、西藏路與西園路等2路口，開放行向之交通事故件數變化與取消兩段式左轉措施統計上有顯著關聯。綜合上述研究內容，本研究大部分路口取消兩段式左轉後，機車交通事故件數及機車左轉
事故件數均有增加，但檢定分析後發現交通事故件數增加與取消兩段式左轉措施統計上有顯著相關之路口僅有2處。因本研究僅有彙整分析各路口取消兩段式左轉措施前1年及後1年之資料，尚有不足，如果能夠取得較長時間之事前事後資料，並增加卡方獨立性檢定分析之變數項目，將能更正確地檢定事故件數變化與取消兩段式左轉措施有無關聯。另本研究針對11路口事前事後開放行向機車左轉交通事故進行碰撞構圖分析，並提出初步改善方案。
應用於汽車遠距離物件辨識之超輕量深度學習網路架構設計與實現
為了解決臺北市109年交通事故分析報告 的問題，作者鐘竣耀 這樣論述：
摘要 iABSTRACT ii誌謝 iv目錄 v表目錄 viii圖目錄 ix第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究方向 11.3論文架構 2第二章 研究背景與相關知識 32.1目標檢測概況 32.1.1 目標檢測發展 32.2 遠距離目標檢測的概況 42.3 傳統目標檢測算法 42.4 深度學習目標檢測算法 62.5 小目標檢測算法 9第三章 遠距離物件辨識深度學習網路架構之實現 123.1 目標檢測架構的構成 123.2 卷積神經網路架構 123.2.1 深度可分離卷積 133.2.2 離散小波變換 153.2.3 目標檢測骨幹網路架構設計
173.2.4 目標檢測頸部網路架構設計 193.2.5 目標檢測之損失函數 203.2.6 本論文目標檢測架構 223.2.7 應用注意力集中機制 233.3 目標檢測網路訓練方法 253.3.1 數據增強處理 253.3.2 調整模型輸入大小 31第四章 車用平台架構實現 324.1 動態自信度調整 334.1.1 單應性矩陣 344.2.2 動態自信度推算方法 36第五章 訓練及車用平台說明 385.1 訓練平台介紹 385.2 嵌入式系統平台介紹 385.3 鏡頭規格 405.4 實車架設配置 40第六章 自動緊急剎車系統實現 426.1 自動緊急
剎車系統 436.2 建立感興趣區域範圍 436.3 SORT多目標追蹤演算法 446.3.1 卡爾曼濾波器 446.3.2 匈牙利演算法 456.3.3 追蹤演算法結果 476.4 AEB煞停距離推算 47第七章 實作結果 507.1 架構比較 507.2 前車碰撞警示系統實車效果 527.2 自動緊急剎車系統實車效果 54第八章 結論及未來展望 55參考文獻 56附錄 60