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國立臺北科技大學 電子工程系 譚巽言所指導 嚴上智的 基於天氣變化適應閾值之車道辨識及前車距離偵測 （2018），提出行車記錄器刪除關鍵因素是什麼，來自於前車距離偵測、車道線偵測、車道偏移警示、霍夫轉換。
而第二篇論文國立成功大學 交通管理科學系 魏健宏所指導 陳信丞的 國道客運公司駕駛員人因特性、車輛駕駛行為與駕駛績效之研究 （2013），提出因為有 駕駛行為、人因特性、駕駛績效、駕駛安全的重點而找出了 行車記錄器刪除的解答。
行車記錄器刪除進入發燒排行的影片
如果喜歡這部影片請訂閱我們唷!※此為戲劇效果 純屬虛構
※本影片已在2014年五月中已突破179萬點擊，但遭駭客入侵惡意刪除，此為重新上傳版。
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基於天氣變化適應閾值之車道辨識及前車距離偵測
為了解決行車記錄器刪除 的問題，作者嚴上智 這樣論述：
交通事故的發生往往容易造成人員傷亡及財產損失，大多數的意外來自於駕駛疏忽使得車輛偏離車道或未注意前方車距而與他車產生碰撞，因此行車安全也越來越受到重視，車輛輔助系統也逐漸的蓬勃興起。先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance System, ADAS) ，能夠提供駕駛者在行駛時，對於車輛的工作情形與車外環境變化等進行分析，並且提早警示有可能發生的危險情況，使駕駛能預先採取因應措施，預防交通事故的發生。在本論文中，提出一個可以隨著天氣變化的前車與車道偵測警示系統，此系統能夠提供駕駛者偵測前方車輛距離警示，避免駕駛人疏忽沒注意到和前車距離而造成碰撞。伴隨時下開車族會
在車內裝設行車記錄器的使用，以此裝置拍攝實際行車路況影像做為輸入，透過影像處理與演算法運算，判斷是否為車道偏移以及與前車車距過近。為了因應不同的天氣狀況，首先將輸入影像透過ROI ( Region Of Interest )感興趣區域範圍來定義環境變數，取得影像處理後的像素強度資訊與二值化閾值的關係，並依據不同的環境變數進行演算法運算來獲取水平、陰影或著車燈特徵，利用霍夫直線轉換演算法取得車道線，且計算車道線與車輛平行線之角度，用於判斷是否為車道偏離。將偵測之車道線與影像處理後區域候，用於判斷前方是否為車輛特徵，再利用前車距離演算法計算與車輛間距。論文最後將介紹我們的實驗器材與開發環境，並統計
前車偵測在各種不同天候環境下的正確率和偵測結果，並且在Intel® Core(TM) i7-3770 CPU 3.4GHz 和10GB DDR3 RAM 的個人電腦中執行，整體系統的執行速度大約每秒80張影像，實驗中使用的行車記錄器每秒拍攝30張影像，因此本套系統能達到即時的車輛偵測效果。本文利用電腦視覺及影像處理是為了以較低成本且較為普及在實驗過程中獲得成果。
國道客運公司駕駛員人因特性、車輛駕駛行為與駕駛績效之研究
為了解決行車記錄器刪除 的問題，作者陳信丞 這樣論述：
根據交通部統計，營運大客車事故發生率為一般小客車之6-7倍，而營運大客車通常有車隊管理與駕駛員訓練等措施，但肇事率仍偏高，營運大客車之載客人數較其他車種多，若發生交通事故，危險程度與傷亡程度較其他車種高。交通事故一般歸因於人為、車輛和環境三者或三者之間交互關係，研究顯示超過90%的肇事原因都出於人為因素，因此對於駕駛者人為因素的研究是非常重要且刻不容緩。影響駕駛員駕駛行為與駕駛表現的因素甚多，而駕駛員本身之人因特性為其相當重要卻又最難掌控之一環；本研究將透過客運公司提供之數位式行車記錄器資料庫及人因特性問卷調查，探究駕駛員駕駛行為及人因特性之間的關係，並經資料收集、整理與模式構建，分析影響駕
駛員駕駛行為之重要人因特性。本研究以統計檢定與結構方程模式，依照人因特性資料來檢驗駕駛員人因特性與組織管理人因特性是否對於駕駛員行為有顯著影響，並透過駕駛行為反應在績效評估中的特性，探討那些人因特性是造成駕駛績效低落的主要因素。本研究主要內容如下：(1)從駕駛績效與人因特性的分析中，飲酒習慣、疲勞程度、睡眠時數、疾病、人格特質、發車間隔時間與凌晨排班量是造成駕駛績效低落的主要因素；(2)對駕駛員人因特性進行事後回饋、檢討，提供客運業者對駕駛績效評估策略建議。國內客運公司聰明巴士車隊利用後台系統的控管，從車身訊號到人的行為互相交叉分析，將駕駛員行為與車輛串連管理，有助於行控中心管理人員即時判斷行
車是否處於危險狀態，未來若能將本研究成果整合於聰明巴士管理系統，藉著將駕駛者人因特性列入危險行車狀態判斷之考量依據，預期將可達到提早預防危險意外事故發生。