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明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 王建智所指導 何姿瑩的 基於車輛診斷系統在駕駛行為異常分析之研究 （2019），提出smart高速公路飄關鍵因素是什麼，來自於車隊管理、機器學習、車載診斷系統、駕駛行為。
基於車輛診斷系統在駕駛行為異常分析之研究
為了解決smart高速公路飄 的問題，作者何姿瑩 這樣論述：
根據內政部交通事故統計資料，每年有三千人於交通意外死亡，其中有七成事故發生的原因是駕駛行為不當導致。由於物流業司機的駕駛行為，對於物流品質有極大的關係，因此，就物流業者來說，發展有系統的模式來辨識危險駕駛行為對提升駕駛安全與物流配送品質來說，是重要的議題。由於車載診斷系統 (On-Board Diagnostics, OBD) 可以記錄駕駛司機於車輛行駛過程的狀況資料，本研究基於第二代車載診斷系統 (OBD-II) 和數據分析提出駕駛行為的分析方法，挖掘與駕駛行為異常有關的OBD-II訊息，來建立駕駛行為的預測模式，並應用在駕駛品質的評估。本研究以科技部補助的產學計劃所收集五輛汽車的資料來進
行實證研究。分析結果發現，轉速和引擎負荷為駕駛行為的關鍵指標，比較不同的分類演算法，得知隨機森林所建立的預測模型有95%以上的分類正確率，表示本研究所提出的方法確實能夠有效來進行駕駛行為的評估。本研究成果在實際應用上，除可提醒司機注意自身的駕駛行為外，物流公司亦可獲知司機是否存在危險駕駛風險，進而擬定駕駛司機行為的評量機制。