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拒絕疲勞駕駛:HARKEN計劃

昱夫
・2014/07/27 ・789字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 558 ・八年級
相關標籤: 疲勞駕駛 (2)

Photo: iStockphoto
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你累了嗎?眼皮覺得越來越重,前面的路好像越來越模糊…… 疲勞駕駛可說是行車安全最大的毒藥,為了減少因疲勞引發的車禍事故,一項歐洲的HARKEN計劃,希望可以即時偵測駕駛人的身體狀況,在勞累症狀出現前,事先警告駕駛,預防意外發生。

在2012年,美國與歐盟分別有33561人和28100人死於道路意外[1,2],而車禍意外中約有8.3%的比例是來自疲勞駕駛[3](此比例並非2012年之數據,僅作參考)。HARKEN計劃對此提出了解決方案:在車上裝配駕駛偵測系統,它可以即時掌握駕駛人的心跳、呼吸與代謝狀況,在疲勞顯現的初期,這幾項指標便會產生變化,使系統感知進而提出警告;最主要的特色,就是可以在疲勞引發打哈欠、眼皮重等強烈生理症狀前就產生反應,避免導致進一步的行車危險。

HARKEN系統包含兩部分:裝設在座椅、安全帶上的偵測器,和負責即時訊息處理的計算中心;偵測器可以有效過濾背景雜訊,像是車子造成的震動、或是駕駛人的移動等等,達到有效監控心跳呼吸的目的。目前,該系統已進入封閉路線的實測階段,並希望在近期內開始實際道路測試。

其實,許多高階車款在最近都開始投入駕駛偵測系統,像是Lexus、Mercedes-Benz、BMW等等都有類似於HARKEN的設計;有的是利用攝影機直接觀測駕駛人的疲勞情形,有的是藉由駕駛的穩定度來判定使用者的精神狀況,或者,也可以即時監控駕駛者的血糖濃度,甚至是把車輛設計成能在心臟病發作時自動停止。

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不論車輛性能再好,駕駛的依舊是人,對於駕駛人身心狀態的掌握,勢必會是一項新趨勢,成為行車安全的新配備。

 

延伸閱讀:

參考資料:

  1. 2012 Motor Vehicle Crashes: Overview
  2. European Commission Directorate General Mobility and Transport
  3. European Union’s iMobility Forum

資料來源:Seatbelt Sensors to Fight Drowsy Driving [IEEE, July 24, 2014]

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昱夫
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PanSci實習編輯~目前就讀台大化學所,研究電子與質子傳遞機制。微~蚊氫,在宅宅的實驗室生活中偶爾打點桌球,有時會在走廊上唱歌,最愛929。

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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3286字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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開車不要玩手機!「駕駛者監控系統」以影像辨識偵測分心駕駛行為
車輛中心ARTC_96
・2018/11/21 ・1740字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 591 ・九年級

  • 文/張銘方 ,財團法人車輛研究測試中心 研究發展處

多項調查報告指出,駕駛者分心與疲勞是造成車輛意外事故的重要原因。美國公路運輸安全管理局(National Highway Traffic Safety Adminstration, NHTSA)之統計資料研究指出,每年因為駕駛者分心與疲勞導致之交通事故保守估計至少約占整體交通事故的 10%;因此,NHTSA、歐盟均表示將制訂安裝駕駛者監視系統等規範。

其中,台灣與美國已有交通法規禁止行車中使用手持式行動電話等駕駛異常行為,以避免駕駛分心。相關規範如下表1所示:

圖/ARTC 提供

綜合上述規範分析,現行駕駛狀態監控的項次,主要分為:分心駕駛疲勞駕駛兩大部分。

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其中分心駕駛部分,隨著手持式行動裝置普及,多限制駕駛操控車輛時,禁止使用手持式行動裝置進行撥接、通話或發簡訊等分心行為,以避免駕駛分心而造成危險發生。

而在疲勞駕駛部分,目前車輛法規與標準裡皆尚未對駕駛疲勞明確定義,但交通法規裡已將「連續駕駛的時間」當作一個指標,規範駕駛人不得連續駕駛車輛超過一定的時數。

駕駛者監控系統介紹

車輛中心 (ARTC) 駕駛狀態監控系統係以數位訊號處理器為核心,接收攝影機並輔以紅外線投光器等感測元件,擷取車艙內駕駛人臉影像資訊,透過影像處理技術偵測駕駛面部特徵位置,並結合駕駛行為模型,估計駕駛者行駛行為特徵,判斷駕駛者開車之專注力,當系統判定為異常行為發生時,如分心駕駛、手機通話和吸菸等異常行為發生時,系統透過 GPIO(General-purpose input/output)以揚聲器發出警示聲;本系統亦能透過 CAN BUS 介面讀取車速、方向燈等車身訊號,以輔助判斷系統啟動時機,其系統架構如圖 1 所示。

駕駛異常行為監控系統架構。 圖/ARTC 提供

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本系統關鍵技術為人臉偵測與臉部特徵辨識演算法、駕駛狀態解析演算法與嵌入式硬體設計技術等,系統判斷邏輯如圖 2 所示。

系統功能判斷邏輯示意。圖/ARTC 提供

分心駕駛行為偵測技術

本系統透過車室內的攝影機與紅外線光源裝置,擷取全天候(日/夜)駕駛面部影像,偵測駕駛人臉五官位置,進行辨識臉部注視方向的駕駛視野分析,並估算頭部(左、右)偏擺量,進而分析駕駛者的分心程度,當超越警示值時,則給予適當的警示,如圖3 所示,其辨識率可達 95% 以上。

臉部偏轉角度示意圖,R_dist與L_dist為臉部邊界至鼻部的距離。圖/ARTC 提供

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違規駕駛行為偵測技術

異常行為偵測演算法主要目的為偵測駕駛者打手機與吸菸狀態,而本系統藉由臉部特徵判斷偏擺角度,角度過大時,其為危險駕駛,角度於容許範圍時,亦同時進行異常行為偵測-打手機與抽菸狀態,打手機行為與吸菸行為辨識係參考前述所得人臉五官位置,並透過臉部邊界與人臉五官之幾何關係,取得打手機與吸菸偵測特徵區域搜尋,其偵測方法以分類器演算法進行比對與估測,辨識率可達 90%以上,系統作動警示如圖4所示。

駕駛異常行為作動警示。圖/ARTC 提供

將出現更廣泛運用的駕駛者監控系統

駕駛者監控系統以影像辨識技術為基礎,偵測駕駛人臉五官位置與建置違規駕駛行為模型,以進行駕駛者異常行為偵測,藉由比對資料庫模型而判定行為是否發生,並適時地提出警告;目前駕駛者監控系統可應用於商用車隊駕駛、職業司機安全管理系統,未來隨著法規上路,以及消費者對於行車安全更加注重,預期該系統的成長率與市場規模將會持續成長,如圖 5 所示。

ADAS Submarket Grows Fastest from 2015-2025。圖/Visiongain

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駕駛者監控系統為一整合型之系統,除了兼具駕駛狀態監控功能外,未來亦可結合其他安全警示系統(前方碰撞警示、車道偏移系統等),應用影像處理核心平台,推出具多功能之系列產品。

本文出自財團法人車輛研究測試中心原文於此,如需轉載,歡迎與車輛中心聯繫。

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車輛中心ARTC_96
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財團法人車輛研究測試中心 (ARTC),江湖俗稱車測中心,但更希望大家能稱呼我們為「車輛中心」,因為我們不只做測試,我們也做創新研發;我們是由一群對車輛有著專業知識與熱情的工程師所組成,期望透過泛科學這個平台與大家分享各種車輛知識,讓大家更懂車。