【記者楊凱傑報導】2020年交通部指出駕駛人疲勞駕駛，發生車禍機率提升10倍。國立中山大學電機工程學系研究生陳優恆、鐘季勳、石如吟發明「應用於疲勞檢測之分數型鎖相迴路解調自我注入鎖定雷達」，透過高靈敏度的雷達系統及血氧儀獲取人體生理數據，以判斷司機是否處於疲勞狀態、降低交通風險。 傳統疲勞偵測方式多以攝影機觀察駕駛眼部或頭部動作，易受個體差異影響。而裝置採用「自我注入鎖定式雷達」（Self-Injection Locked, SIL），使用者可將雷達放置於汽車儀表板，不需配戴任何裝置即可精確偵測駕駛生理訊號，判斷駕駛是否處於疲勞狀態。此外，感測靈敏度比傳統紅外線雷達高，陳優恆說 ：「人體胸腔起伏幅度極小，難以被紅外線雷達準確捕捉」，而SIL雷達可以將胸腔起伏引起的位置變化，轉換為呼吸訊號。 研究利用雷達偵測呼吸訊號，並用血氧儀量測心跳訊號，再透過演算法分析兩者之間是否同步，以此判斷駕駛是否處於疲勞狀態。系統會分析駕駛的呼吸和心率變異度（註）來判斷疲勞狀態。當人體放鬆時，心跳會隨著呼吸的節奏產生規律的變化，吸氣時心跳加快，呼氣時心跳減慢； 相反，當我們壓力大、疲勞或焦慮時，心率變異度與呼吸訊號同步性低，心跳的變化不會完全跟著呼吸的節奏。 註： 心率變異度 (HRV) 是指觀察每次心跳之間的時間差是否有變化的方法。 有感於疲勞駕駛引發的交通事故頻發，同時看見自身實驗室開發的SIL技術潛力，團隊決定開發一款高效、可靠的疲勞偵測系統，降低交通事故發生率。陳優恆補充，因雷達精確度需進一步提升，目前仍要血氧儀輔助偵測心率變異度，未來團隊計畫提升裝置的感測靈敏度，讓單一雷達模組同時偵測呼吸和心跳訊號，不需額外使用血氧儀。未來歐洲聯盟（European Union）將強制要求車輛配備駕駛疲勞評估功能，中國也可能跟進， 因此研究成果具商業價值。 敏實科技大學智慧車輛與能源系教授陳建中說：「研究團隊需要考慮如何將這項技術有效地整合到現有的車輛架構中。」他認為疲勞偵測系統雖然具有前景，但需要與車輛的其他系統如駕駛輔助系統、車載電腦等進行整合，才能發揮更大效用。

【記者張珮慈綜合報導】現今因酒駕與疲勞駕駛而肇事的新聞層出不窮，但市面上並無同時預防兩者發生的裝置。為改善此狀況，中原大學資訊管理學系教授洪智力帶領該系四位學生，研發「MAD³-你的安全行車小幫手」，該裝置結合酒精與疲勞偵測，可安裝於各式車種，改善現行車輛內建疲勞預警系統無法普及安裝的問題。 團隊目前已完成實體裝置，唯現今各構造以電線連接，未來預計改良為透過藍牙無線傳輸，提高便利性。　圖／劉星瑜提供MAD³包含偵測酒精的手持棒、鏡頭與主機，團隊學生劉星瑜說：「為改善現今吹嘴式酒測棒的衛生疑慮，我們將入風處設計為風扇式，亦可多人使用。」只消朝著風扇處吹氣，手持棒內部的感測器便會偵測酒精濃度數值，而濕度感測器則依氣體中水分含量，判定是否以人為方式吹氣，同時加上物件偵測系統防止代吹。 MAD³結合手持裝置、鏡頭與微型電腦，為一外接系統，可安裝於任何車種。　圖／劉星瑜提供在疲勞檢測上，則透過可用於分析圖像、人工智慧（Artificial Intelligence, AI）技術之一的「深度學習」，以鏡頭進行臉部辨識及抓取駕駛眼部特徵，計算眼睛閉合度為檢測疲勞依據，並以智慧語音做出提醒。 MAD³同時具有偵測酒精濃度與疲勞的功能，是團隊認為優於現行系統的優點之一。　圖／劉星瑜提供劉星瑜表示，現有防止疲勞的裝置大多已內建在車內，如車內疲勞駕駛預警系統，其會在駕駛員出現疲勞、打哈欠等狀態時進行即時分析，與語音和燈光提示。但該內建系統無法適用於每種汽車，而MAD³為外接式裝置，不管何種車型都能使用，另一方面，若駕駛不願檢測，或未能通過酒精濃度篩檢，此裝置便會連接汽車的發動系統，使之無法啟動。MAD³體積小，可直接放於儀表板旁，目前以有線方式連接，團隊希望可再改良，以藍牙無線方式結合各構造，提高便利性。為達更加全面的防禦機制，團隊同時預計結合行為辨識功能，劉星瑜說：「當駕駛做出危險行為，如滑手機、手伸到其它地方拿東西等，MAD³便能以智慧語音提醒。」「維持感測器訊號以及硬體的穩定度則較困難。」團隊學生黃揚倫表示，由於團隊經費有限，只能使用市售電線並以手工連接，因此訊號常會被干擾。黃揚倫解釋，起初在硬體上採用的樹莓派，即一種單晶片電腦，遇到需要龐大計算量的驗算法時，經常無法順利運行，為此他們積極申請學校贊助獲取資金，以替換為現今使用的微型電腦。而團隊亦希望先將MAD³推廣至租車公司，當業者裝上此裝置，便可防止租車者酒後與疲勞駕駛，同時保護汽車本身。民眾張宏全表示，此裝置同時具備防止酒駕與疲勞駕駛的功能，確實很方便，「如果在防止疲勞的機制上，加入類似聊天機器人的功能，一定更有幫助！」張宏全笑著說。

【記者王若穎綜合報導】據內政部警政署數據分析，駕駛人行為肇事如分心、疲勞駕駛等比例高達總事故95％以上。因此，國立交通大學學生團隊開發「醫巴—eBus」行動應用程式（Mobile Application, APP），可監控駕駛者的清醒程度，期望避免交通事故發生，獲得「2017 Hami軟體開發大賽」亞軍。 「醫巴—eBus」是影像式的安全監測系統，運用臉部辨識技術搭配雲端系統資料庫，以掌握駕駛人的狀態。 圖／截自程式「醫巴—eBus」是影像式的安全監測系統，與一般常見的指夾式血氧劑、小米手環等接觸式裝置不同。由於人體疲勞時，血液的含氧量會降低，使得血流速減慢。程式運用臉部辨識技術，偵測人臉上密集的微血管，並透過演算法抓出變化頻率後，即可計算駕駛者的心率、血流量等生理資訊。團隊成員、電控工程研究所學生張立欣表示，攝影機一秒可以截取30張以上的畫面，因此能觀察血液的變化。當駕駛者處於疲憊狀態時，程式能夠給予警示或發出求援訊息。團隊目前正與物流業者、公車業者洽談與測試。資深產業分析師鍾文榮指出，如果企業能後端監控司機的精神狀態，讓駕駛者無疲勞時才可駕車，司機就會注意自己的精神狀態，而降低疲勞駕駛的行為。而在政府的相關法規方面，他們也已跟經濟部的資訊工業策進會合作，嘗試推廣資訊技術。然而，由於現在並無明確的指標判斷疲勞狀態，團隊目前亦和醫院蒐集病人生理資訊數據、進行相關研究。張立欣更進一步說道，現階段長期照護使用的是穿戴式裝置，可能會引發老人家皮膚不適，而影像式監測系統則不需接觸皮膚，即可取得人體生理訊號，因此未來可能延伸到長照領域。