一場交通事故發生後，真正困難的工作往往才正要開始。對第一線交通事故審核人員而言，行車紀錄器、路口監視器與民眾提供的影像，都是釐清肇事原因的重要線索；但要從動態影像中逐格判讀、擷取基準點、換算事故當下車速，過去往往需要反覆觀看影像與人工計算。尤其當影像來自機車行車紀錄器，畫面伴隨轉彎、偏移與晃動，車速推算更成為長期困擾警政與車輛行車事故鑑定實務的難題。

面對交通事故影像量增加與鑑識效率需求，高雄市政府警察局交通警察大隊提出「防制交通事故從事故處理開始－AI辨速專案」，與海盛科技有限公司合作，將傳統畫格法、交比定理法與AI影像標註技術整合，開發新一代AI交通事故影像車速鑑識系統。這套系統不只是協助員警「看得更快」，更重要的是讓車速計算結果能被驗算、能產製標準化報告，進一步支援事故研判與司法鑑識需求。

政府出題：當事故影像愈來愈多，誰能更快還原事故真相？

交通事故中的「行車速率」往往是判斷肇事原因、責任歸屬與事故防制策略的重要依據。高雄市政府警察局交通警察大隊在實務上觀察到，交通事故審核小組人員處理案件時，常需透過當事人提供的事故影像，推算雙方車速作為初步分析研判參考。然而，傳統人工辨速作業需要反覆觀看影像、擷取基準點並進行換算，平均每案約需15至40分鐘。

以高雄市為例，依111年度全般事故10萬2,869件推估，若其中約15%案件需要依行車紀錄器影像計算車速，每年約有1萬5,430件案件需進行辨速作業。若以每案平均15分鐘計算，交通事故審核小組每年即需投入約3,858小時；以12人編制估算，每人每年約需耗費321小時，相當於40個工作天。面對日益增加的影像證據，如何在有限人力下兼顧效率、準確度與公信力，成為警政事故處理數位轉型的重要課題。

更具挑戰的是機車行車紀錄器影像。相較於汽車行車影像，機車行駛時常伴隨轉彎、非直線行駛、車體偏移與畫面晃動，車體與道路標線之間也不一定維持固定斜率，使得過去依賴直線位移、固定尺標或道路標線的計算方式，在實務上難以標準化應用。也因此，高雄市政府警察局交通警察大隊需要的不只是影像辨識工具，而是一套能處理機車影像、可操作、可驗算、可產製報告的標準化辨速系統。

新創解題：讓AI走進事故鑑識現場，補上機車影像辨速缺口

海盛科技與高雄市政府警察局交通警察大隊的合作，並非從零開始，而是延續多年來逐步推進的AI辨速發展路徑。第一階段，團隊以汽車行車紀錄器自體影像推算肇事當下車速；第二階段，進一步讓AI可透過路口固定式CCTV監視影像換算車禍車速；到了本次114年度「新創採購－場域實證‧共創解題」計畫，雙方將目標鎖定在更困難、也更常見的機車行車紀錄器影像。

本次專案的核心創新，在於首次提出可用於機車行車影像測速的標準化計算方法。海盛科技將交通事故鑑識實務中常見的畫格法與交比定理法，結合AI標註、逐幀分析與輔助線量測，讓系統能依照不同影像來源，支援汽車行車影像、機車行車影像與CCTV監視器影像等多元場景，並產生標準化速率報告。

系統設計上，海盛科技也保留傳統鑑識方法的可驗算性。對交通事故處理而言，車速計算結果不只要快，更要能被理解、被複核、被相關單位採信。因此，AI辨速系統不是用黑盒子取代既有方法，而是以傳統畫格法、交比定理法為基礎，透過AI協助標註、計算與報告產製，在提升效率的同時，降低使用者與報告採用者對新技術的疑慮。

從人工判讀到標準化報告，讓事故處理流程更快、更穩定

新一代AI辨速系統支援單機離線版或網路版部署，可在Windows 10 64位元21H2或更新版本環境下執行；影像格式支援MP4、AVI、MOV、WMV，圖檔格式支援BMP、JPG、JPEG、PNG。使用者可依照影像來源與案件需求，在同一系統介面中選擇畫格法人工標註、畫格法AI標註、交比定理法／投影交叉比率方法，以及機車行車紀錄器辨速方法等不同功能。

對第一線人員來說，這樣的設計讓辨速作業從高度仰賴經驗的人工流程，逐步轉化為可依標準步驟操作的數位工具。系統可協助使用者標註起訖幀、車道線、車輛偵測點與相關參數，並依據影像資訊計算車速，最後產出格式穩定的速率文件報告。這不僅有助於縮短作業時間，也讓不同案件、不同人員之間的作業結果更具一致性。

更重要的是，這套系統讓過去難以處理的機車轉彎與非直線影像，有機會轉化為可計算、可驗算的速度資料。對於交通事故審核、車輛行車事故鑑定、司法判讀與後續事故防制而言，這代表事故影像不再只是需要耗費大量時間人工觀看的素材，而是可以被系統化分析、累積與應用的科學鑑識資料。

實證成果：56件真實案例驗證，平均RMSE誤差7.05%

在本次實證中，高雄市政府警察局交通警察大隊與海盛科技以真實機車肇事案例進行驗證。由兩位員警各自完成56案機車肇事車速計算，並與GPS速度進行比較；每案均為有扣留機車行車紀錄器、具GPS速度且可對時校正的案件，案例包含轉彎與直線測速情境。驗證結果顯示，平均RMSE誤差為7.05%，低於原定10%的目標規格，證明系統具備實務可用的準確度。

效率方面，56件真實案例平均每案僅需2分29秒即可完成計算，大幅降低第一線人員投入時間。相較於過去人工辨速每案可能需要15至40分鐘，AI辨速系統讓事故車速計算從繁複的人工判讀，轉化為更快速、更標準化的作業流程。

除真實案件外，海盛科技也以106件網路影像進行擴充驗證。即使影像經網路平台壓縮，對時校正與每秒幀數可能產生誤差，平均RMSE誤差仍為8.53%，同樣低於10%的目標門檻；平均每案花費時間約1分59秒。這項結果顯示，系統不僅能在真實警政案件中發揮效益，也具備跨影像來源的穩定性與應用潛力。

報告從40分鐘縮短至5分鐘內，效率提升8倍

本次實證最直接的效益，是大幅降低事故速率報告製作時間。依據警察局統計資料，過去每案約需40分鐘製作速率報告；導入AI辨速系統後，可縮短至5分鐘內完成，效率提升約8倍，減少超過80%的時間。對案件量龐大的交通事故審核單位而言，這不只是節省人力，更是讓員警能將時間投入更高價值的事故分析、民眾服務與交通防制作業。

透過系統產出的標準化速率報告，分析或鑑定人員也能參考事故前、中、後各時段的速度變化與行車動向，進一步觀察駕駛人在接近危險處所時是否減速、發覺危險時是否採取反應措施。這些資訊有助於更深入還原事故真相，並將正確的事故資料回饋到交通工程改善、執法策略與事故防制資源配置之中。

從高雄實證出發，打造警政AI科學鑑識新典範

海盛科技的AI辨速系統已在高雄市政府警察局落地使用，後續也將依序與台北市、台中市警察局及車禍鑑定委員會討論導入，並與警察大學、車禍鑑定委員會等公證單位討論作為員警日常標準常規操作系統。從單一場域實證到跨機關擴散，這項成果展現新創採購平台協助政府需求與新創技術精準媒合的價值。

本計畫也讓交通事故處理的數位轉型有了更清楚的方向：AI不是取代專業判斷，而是協助第一線人員把繁複、耗時且需要高度一致性的作業標準化。當事故影像能更快被分析、速度資料能更穩定被驗算、報告能更一致地產出，交通事故處理便能從單案判讀進一步走向資料化、科學化與制度化。

從汽車行車紀錄器、路口CCTV到機車行車影像，海盛科技與高雄市政府警察局交通警察大隊共同證明，警政創新不只發生在科技展示場，更發生在每一件需要釐清真相的事故現場。透過AI辨速系統，交通事故處理得以更快速、更精準，也讓科技成為守護道路安全、支持司法鑑識與推動事故防制的重要力量。