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靜宜大學 法律學系 林淑雅所指導 吳政融的 機車路權限制的法制分析-一個社會發展的觀點 （2018），提出網路測速ptt關鍵因素是什麼，來自於機車路權限制、機車安全、禁行機車、兩段式左轉、車種分流。

而第二篇論文國立彰化師範大學 機電工程學系 陳明飛所指導 洪進丁的 智慧化行車安全影像辨識系統研發 （2017），提出因為有 影像處理、深度學習、霍夫轉換、YOLO神經網路、樹莓派、神經運算棒的重點而找出了 網路測速ptt的解答。

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iPhone12擺脫「差別待遇」！全升級「Pro系列螢幕」分2波開賣
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爆料：Apple自家服務同捆「Apple One」將隨iPhone 12亮相
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*圖片內容截取自Google搜尋網站
**音樂與音效取自Youtube及Youtube音樂庫

機車路權限制的法制分析-一個社會發展的觀點

為了解決網路測速ptt的問題，作者吳政融 這樣論述：

機車為現今都市交通中，主要的運輸工具。更是目前交通事故傷亡中，最大占比之車種。而研究認為，機車之行駛態樣有別於汽車，更易與其他車輛產生衝突。因此政府提出限制機車路權，並以分流作為提升安全的手段。禁行機車為直線中主要分流的措施，兩段式左轉則為路口之分流措施。希望透過限制機車行駛空間，達到車種分流的目的。然而機車路權限制，目前缺乏設置標準。因此各地方政府在保守的選擇下，多半未妥善評估機車路權限制之手段是否合宜，即為設置。而桃園市塗銷禁行機車之試辦，發現可以降低4成的事故。因此機車路權限制之適當性，更受質疑。而機車路權限制的形成，與機車行駛特性有關外。本文透過歷史發展的角度切入，發現機車的盛行，與

我國經濟、產業發展有密切關係。但追求經濟發展之初，並未給予交通妥善的規劃。且在交通的發展上，選擇了以汽車為主的方向，成為現今交通之樣貌。本文透過分析機車路權限制手段發現，就統計上而言，並無明確減少事故的效果。且在比例原則的檢視上，禁行機車無明確的設置規範，也無研究證明能減少事故發生。再加上有侵害更小的手段存在，因此在違憲審查上，無法通過檢驗。故減少機車行駛空間，可能非減少機車事故的手段。而兩段式左轉，本文分析後認為，仍可作為路口之分流措施，但其設置仍有改進空間。而本文嘗試透過不同面向的分析，提出些許建議，期待能夠建立更安全的交通環境。

智慧化行車安全影像辨識系統研發

為了解決網路測速ptt的問題，作者洪進丁 這樣論述：

目前汽車的行車記錄器，大多僅記錄及儲存行車過程的影像；部分才具有行車安全預警功能，包含偵測前車距離、車道偏移等等。有鑒於開車時容易因為駕駛者的疏忽，而造成追撞、擦撞等等交通事故，造成不可挽回的結果。本研究利用影像辨識結合深度學習，建立一智慧化行車安全影像辨識系統。本研究將利用行車記錄器之影像作為樣本，在電腦上開發一套駕駛安全輔助系統。車道線部分首先將影像設定偵測區域並轉換為灰階以降低運算量，接著用Canny找出影像中的邊緣，再使用霍夫轉換標示出車道線；車輛辨識使用像素量與YOLO(You Only Look Once, YOLO)神經網路，對兩種方法做速度與準確的比較。在不同環境下測試車道與

車輛辨識的效果，並根據所設定前車車距與車道偏移之條件觸發預警，最後利用樹莓派與神經運算棒測試神經網路的檢測速度，建立嵌入式系統的初步架構。

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