過去，維護道路安全的取締或裁罰，需仰賴大量的警力執行站崗，進行拍照蒐證或使用精準數據的雷達測速。近年來，隨著公共安全議題日益被重視，監視攝影機已成為公共設施安全監控的主流應用。基於交通路況監控與警政維安的需求，伴隨著科技創新應用以及人工智慧的導入，攝影機不再只是安控的裝置。目前已可以監控車流，演算辨識車牌、車型與車種，辨別車行軌跡等。因此許多交通執法已經可以交給24小時監控不間斷的「科技執法」。搭配各項偵測機台以及高解析度攝影機進行辨識、告警與開罰。可有效緩解員警值勤站崗的負擔，提升道路安全係數，甚至進一步的維護地方治安。 科技執法影像辨識之特色 靜態影像辨識：車輛進入特定區域(例如禁行區)的影像拍攝辨識。 動態影像辨識：車輛進入特定區域(例如禁行區)前後5秒的「連續」影像。 全天候狀況下偵測分辨各種車輛。 自動車牌放大功能，並自動疊加至靜態影像。 可個別設置影像偵測線，自動偵測車型、車種、違規停留秒數及設置違停警告設定。 中華電信執行科技執法的執行目的及效益 道路碰撞事件預防，包含行人穿越警示、機車待轉區警示及非號誌化智慧路口安全警示系統等。 違規行為警示，包含網狀及紅黃線占用告警系統及車輛限高警示系統等。 科技執法取締輔助，包含區間測速、道路違規(闖紅燈、違規左/右轉、逆向行駛)、公車停車區占用、車輛並排、車輛禁行區闖入等。 行人穿越、機車待轉區警示系統 行人穿越警示：採 AI 深度學習辨識於行人等待區進行偵測，並於來車前方裝設CMS (資訊可變標誌, Changeable Message Sign)。當偵測到行人特徵時，CMS(資訊可變標誌, Changeable Message Sign)將會閃爍預警文字提醒來車注意，可有效提升交通安全減少肇事，達到以人為本目的。 機車待轉區警示系統：透過 AI 前端深度學習辨識偵測機車待轉區，若偵測到機車待轉區內有等待車，便會亮起投射燈及內照式標誌，當光線照至高反光標線時，則產生高反差，提醒來往車輛注意，提供機車駕駛安全待轉之環境。 網狀線占用警告系統 車輛常在紅燈時於路口網狀線怠速停等，使分支道車輛無法進出，故造成道路壅塞。中華電信採用AI 前端深度學習影像車輛辨識方案，道路佔用率達一定比例時，系統會立即傳送訊號至CMS(資訊可變標誌, Changeable Message Sign)，用閃爍預警文字提醒前方道路壅塞。有效降低網狀線佔用，提升路口淨空順暢。 平均(區間)速率偵測系統將車牌辨識器建置於特定路段之起迄兩點(距離固定)，當車輛通過此路段兩點即可算出平均速率，進而判斷車輛是否超速行駛，透過儲存影像後舉發；系統會自動分析受偵測車輛有無超過規定速限，使用者可遠端調整速限設定，達到用路人之超速行為之嚇阻功能。 通學巷-保護學童上下課之交通安全運用辨識率達97%的車牌辨識技術配上中華自主開發交控監控平台在新北板橋莒光國小大門附近路口裝上路側監控設備，於學生上下學的交通尖峰時刻進行偵測管制，防止所有車輛於禁行時間內行駛於該路口，並針對違規車輛進行裁罰，確保學童出入校門的安全。
