根據統計，近10年涉及大客車或大貨車的交通事故死亡人數每年平均達336人；儘管近年業者陸續導入先進駕駛輔助系統，但今年截至5月底，仍有120人因此喪生。為此，交通部運輸研究所特別攜手陽明交通大學及國道客運業者，利用AI影像辨識技術來分析造成高風險駕駛行為的成因，希望有效降低傷亡事故。
儘管交通部近年大力宣導交通事故零死亡，但去年全台車禍死亡人數仍高達3千人，其中涉及大客貨車的事故死亡人數佔比就達13%，並因此造成新台幣200億的經濟損失。
儘管運輸業者先後導入車前防撞警示、車道偏移警示以及行車視野輔助系統等先進駕駛輔助設備ADAS來減少事故發生，但若能進一步分析高風險駕駛的成因，並從源頭消除高風險駕駛行為，或可望逐步達成零死亡的目標。
因此運研所自去年起，就攜手陽明交大及國道客運業者，透過AI影像辨識技術，來分析ADAS出現警示當下，是由於周邊客觀環境、包括天候或其他車輛所致，還是駕駛本身操作不當或有疏失，同時分析警示出現後，駕駛的避讓操作是否得當。結果從22名國道客運駕駛的行車影像及車輛動態資料分析發現，有4分之1值得關切的異常駕駛行為，包括未保持安全距離、不當變換車道或者車速太快等等。運研所運輸安全組長葉祖宏說：『(原音)透過這22位駕駛人、接近1千個小時的影像資料，大約產生了2,500件警示事件，那這個警示事件當中，只有4%有比較異常的現象，就是很高風險；但是另外有19%是屬於輕度的異常，就是雖然還沒有進入到很高度的風險，但是他的行為上因為有一些持續跟車的現象，並沒有把距離拉開。所以整體來看，具有管理價值的一些事件大概佔將近1/4、也就是23%。』
