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過去政府進行道路交通規劃與設計，高度仰賴人工調查或固定地點的交通觀測來取得數據，但這類人工調查方式容易因人力有限、觀測時間不足及樣本數限制，難以掌握不同時段、不同道路環境下的實際車流狀況。

交通部運輸研究所(簡稱運研所)為期3年的研究，利用成熟的無人機空拍影像來拍擴大道路觀測範圍，再利用成熟的AI影像辨識技術來分析車流，將過去需要人工觀測、記錄的交通資訊轉為大量、細緻化的數據。運研所今天(8/7)公布完成修訂《臺灣公路容量手冊》第5章「高速公路出口匝道分流區」、第6章「高速公路進口匝道匯流區」，以新修訂的公路容量手冊作為國內交通規劃、道路設計及交通影響評估依據。

高速公路的匯流區、分流區為車流頻繁變換車道，最容易形成壅塞的瓶頸路段之一，運研所利用無人機空拍影像，擴大對影響路段範圍的拍攝，再利用AI影像辨識來掌握影響區域內的車流交通數據：

新數據導入THCS，建立更貼近車流特性的分析模式

交通數據取得方式改變後，下一步就是將新的觀測資料轉化為交通規劃與管理工具。

運研所也更新臺灣公路容量分析軟體（THCS），除了更新相關資料與分析方法，也重新建立高速公路分流區及匯流區服務水準分析模式，評估目前道路的運轉情形，還有未來規劃設計方案可能造成的交通影響。

無人機空拍影像再透過AI分析示意圖：

透過新的分析模式，交通單位可更細緻掌握高速公路不同路段的車流運作特性。例如，分流區外側車道若出現壅塞，分析是否能透過調整減速車道長度，提高外側車道使用效率。

另外，對於匯流區進一步評估是否能搭配匝道儀控等交通管理措施，來改善車流交匯造成的影響。協助政府判斷壅塞發生的原因，以及如何改善。

通過同步更新的臺灣公路容量分析軟體，交通規畫單位只要需輸入交通調查及道路幾何資料，系統就能自動判斷匝道型態，根據型態來套用相應的分析模式，並完成服務水準分析。

這個方法透過軟體工具整合，可降低人工判斷錯誤風險，提高分析效率與一致性，讓交通工程相關單位能更快速利用數據支援道路規劃與改善決策。

讓道路規劃更貼近真實需求

這項變化最終反映在未來的道路規劃與設計上。

交通部運研所指出，道路容量並非固定不變的數字，會因車流組成、道路型態、交通行為等受到影響。政府如能取得更大量且更貼近實際道路狀況的資料，就能讓容量分析不只建立於傳統調查方式及數據，與時俱進的透過新科技運用，將新數據納入未來的交通規畫中。這次公路容量手冊的修訂及分析軟體更新，有助於提升國內高速公路容量分析及服務水準評估品質，提供交通規劃、道路設計、交通工程改善及交通影響評估更精確的分析工具。

AI與無人機在交通領域的應用有相當大的潛力，除了讓調查蒐集數據更有效率之外，也讓交通治理可以建立在更完整、科學化的數據基礎。當數據更完整，交通容量分析更貼近現況，讓道路設計、交通改善與整體運輸規劃更貼近實際需求。