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深愛

為了解決摩托車 安全帽的問題，作者熾陽門 這樣論述：

　　一本溫馨、感人、懸疑、悲傷卻又搞笑的長篇故事小說，卻又如此寫實。 　 　　◎一場命案，打破了兩個平凡家庭的寧靜與幸福，而留下來的人，不得不承受這一切，也必須承受這一切。 　　◎明明是最適合台灣的發電政策及改革計畫，卻被一股不明勢力阻饒且控制著。 　　◎傳承的意志，在他人的保護下，享受著一般人平凡又快樂的學生成長環境，難道事情就這樣告一段落了嗎？   　　外頭下著傾盆大雨── 　　一位病病殃殃的中年男子坐在我的對面， 　　他， 　　是我的父親。   　　母親紅著眼眶，眼睛腫脹的似乎天天以淚洗面，正在廚房裡泡著茶。 　　而我，手放在筆電上，準備記下父親牢記在心的每一段往事及經驗。 　　還沒

開口，父親臉上的表情，時而憂愁，時而微笑， 　　手裡拿著一本厚重的資料夾，眼眶開始泛出淚水。   　　看著眼前的這一幕，我開始有點後悔向父親詢問他們的往事， 　　彷彿又再次逼迫父親回憶起那段心如刀割的過程。 　　沉默很長一段時間後。 　　父親嘆了一口氣，微笑地看著我說： 　　「這一切一切的命中注定，都是有意義的。」

摩托車 安全帽進入發燒排行的影片

安全帽製造業成長策略個案研究

為了解決摩托車 安全帽的問題，作者黃玉松 這樣論述：

傳統產業面臨求新、求變、求成長的挑戰下，產業結構的組成也與以往不同，達爾文的進化論中提出「適者生存，不適者淘汰」，此理論完整應證在傳統產業上，故傳統產業業者如何制定策略使企業穩定成長且不被環境淘汰是相當重要的議題。台灣傳統產業在民國70年中期開始快速發展，經濟起飛，人均收入按年增長，累積厚實的經濟實力。製造業的蓬勃發展，國人代步工具逐漸從腳踏車跨足至摩托車時代，生活水平日益提高，對於生命健康及用路安全議題更加重視，政府也陸續制定相關法規。安全帽產業的成長始於民國80年代，政策的推動與法規制定，如今安全帽已是騎乘摩托車的必需品。本研究以個案研究法探討台灣安全帽製造業在面臨消費市場轉變下，企業如

何因應及採取的策略，使企業達永續經營的目的，並以A公司為個案研究對象，分析個案公司在不同階段的發展策略。研究結果顯示，隨著市場環境改變，個案公司的市場選擇從鎖定平價實惠的一般家庭消費者，轉移至注重配戴品質與舒適度的客群，以及有特殊需求的消費者，增加產品所提供的價值。近年來更配合南向政策，積極拓展東南亞業務，整合公司資源與技術優勢，提供更多元的服務。

被誤解的犯罪學：從全球數據庫看犯罪心理及行為的十一個常見偏誤

為了解決摩托車 安全帽的問題，作者湯姆．蓋許 這樣論述：

犯罪學家聯合生物學、心理學、社會學和經濟學等領域專家找到犯罪的根源。 直探地下紐約、倫敦暴動、美墨邊境、各國監獄、大都會幫派及貧民窟治安等社會議題， 以統計數字破解法律和道德間的迷思，並重新思考「人」為何犯罪？   中央警察大學犯罪防治學系教授兼所長／系主任　賴擁連  ——專文導讀 　 冬陽　　推理評論人 朱家安　哲學雞蛋糕腦闆、沃草烙哲學主編、簡單哲學實驗室共同創辦人 呂秋遠　律師 李茂生　臺灣大學法律學院教授 林文蔚Ewam Lin    獄政改革倡議者、畫家、臺灣獄政工會常務監事 臥斧　　文字工作者 邱顯智　立法委員 苗博雅　臺北市議員 翁國彥　律師 馬欣　　影評人 張國立　作家 陳

國偉　中興大學臺灣文學與跨國文化所副教授 楊士範Mario　關鍵評論網媒體集團共同創辦人   ——推薦 支持犯罪有單一理由這種說法根本站不住腳。可能因素層層相疊，以複雜的方式交互影響，最後才促成了一樁犯罪。 雖然真實世界複雜無比，但還是有辦法、確實也須發展出新的思考方式，以理解人類行為中最糟糕的面向。   ●重大刑案發生時，政府便會加派警力每十到十五分鐘巡邏一次，但經實驗發現：無人巡邏、正常巡邏跟兩倍警力巡邏的轄區，長期下來犯罪率是一樣的。 ●加州三振出局法對犯第三次重罪的累犯求處重刑，但該州受刑人短期內的再犯率卻是其他州的八倍之高；芬蘭放寬假釋標準，犯罪率卻比美國還低。 ●一般認為移民或難

民等外來者會帶來不少社會問題，當地居民遭難民性侵案件也時有聽聞，但研究發現：三分之二的性侵案當事人都認識凶手。 ●FBI 和國際刑警組織認為全球八成的犯罪行為是犯罪組織所為，但警方從日常作業和調查成果中看到：犯罪多半是地域性的， 所得也無法支撐犯罪組織的日常運作，而所謂的犯罪組織，往往是為了現下目標而臨時組成的小團體，事成之後就解散。 ●德國二十年前機車竊盜案損失嚴重，一年有八萬件，但當安全帽強制法通過後犯罪率急速下降三分之二， 深入探究後才知：愛兜風的小偷怕的不是沒戴安全帽被抓，而是被攔下臨檢的後果。 ●青少年街頭違法亂紀的案件降低，不完全是打擊犯罪有效，而是犯罪型態改變；日本堪稱全球最安全

的國家， 但96% 的人認為治安正在崩壞；墨西哥黑道猖獗，但犯罪率其實不高；吸食海洛因的人，第一次犯罪都發生在吸食毒品前。   社會輿論認為治安不佳是犯罪者的道德問題，嚴刑峻法方能收到成效。但英國智庫研究員湯姆．蓋許深入世界各國犯罪資料庫， 透過大數據分析發現事實不然，必須將犯罪潛在者與犯罪行為分開思考，才能看清犯罪問題和預防方式。 這本打破過往迷思的犯罪學入門，不只分析普遍的犯罪觀點所造成的弊病，更直陳現行法律和警察制度的得失及未來發展可能。 而在監獄不斷擴建、刑度次次加重、獄政輔導經費卻嚴重不足的今日，我們唯有仔細探究犯罪本質，才可能改變這個充斥暴力和復仇式正義的世界。 【名家推薦】

關於犯罪，多數人（包括我自己）的理解恐怕是零碎的、旁觀的、甚至是矛盾且反覆的，卻又每每在某個重大社會事件發生的當下苦於無法分辨龐雜的訊息， 見解相異的同溫層間頻頻發生流於情緒宣洩的衝突對抗，激情過後問題仍不見改變。湯姆．蓋許在《被誤解的犯罪學》書中給予了一個脈絡清晰的視角， 有系統地破除一般人的刻板印象與思考盲點，從諸多事例中探索犯罪的真貌。或許存有東西文化差異，也或許這只是諸多犯罪研究的其中一個論述， 但對於想透過閱讀建立觀點的我來說，確實方便受用。 ——冬陽／推理評論人 這幾年來，臺灣始終對司法有一種迷思，也就是亂世用重典。酒駕？判鞭刑。酒駕肇事致死？判死刑。吸毒？判鞭刑。販毒？判死刑。

在這樣的庶民文化中，彷彿臺灣人都以為只有鞭刑與死刑，才能讓臺灣恢復安定。然而，真實的情況卻是， 當這些刑罰真正實施時，面對懲罰的人竟然以中下階層居多。例如吸毒，往往是因為失去社會連結的結果； 酒駕，可能是騎乘摩托車的勞工居多，這時候嚴刑峻法是不是真的周全？所有的犯罪都有成因，我們並不一定要同情犯罪者， 畢竟受害者需要我們更大的關注。但就抑止犯罪的角度來看，了解所謂的「壞人」為何做壞事，是我們應該密切關注的議題。 ——呂秋遠／律師 讀完本書譯稿，我就決定要推薦給在司法系統以及從事法律相關工作的朋友們了。當年參加監所管理員考試時，讀那厚厚的犯罪學猶如嚼蠟， 各派學說各家之言在進入職場後成為見證

人性複雜的工具，不過在面對因罪定刑的受刑人時，我仍難消心頭之惑。 人為什麼要犯罪？犯罪是社會常態？還是病態？要怎麼樣才足以減少及預防犯罪的發生？這樣的困惑至今未曾得到解答。 對於犯罪的各種迷思，在作者湯姆．蓋許（Tom Gash）以實證角度一一解析後，會發現原來我們對於犯罪的想像，比了解的還多。 我國刑事政策向來喜歡引進外國的政策，例如迷思九中美國一九九三年為懲處謀殺十二歲女童者所立的三振出局法案， 但我們卻未曾思考，這些效仿自國外的法案及政策，究竟合不合於國內的社會條件？無法減少和預防犯罪的刑事政策，究竟是病態？還是常態？ ——林文蔚Ewam Lin／獄政改革倡議者、畫家、臺灣獄政工會常務

監事 本書運用實際數據破除有關犯罪學方面的十一個迷思，舉凡犯罪日益增加、犯罪組織龐大邪惡、加強警力的必要性、 嚴刑峻法的有效性、激進的改革方案等，這些迷思不僅困擾了英美等先進國家，我國也無法倖免。這些迷思讓我們浪費了許多資源，而且效果不彰。 作者認為不論是犯罪生物學還是犯罪社會學，都有一定的局限性或甚至偏頗，事實上許多犯罪人都是機會犯。 對於有犯罪傾向的人，就業、信仰或其他信念、支撐的人際關係以及心態和個性的轉變等是讓他們遠離犯罪機會的最佳策略。 而一個人為何會犯罪其原因是非常複雜的，因人而異，所以我們無法以一個單純的模式去解決複雜的犯罪問題，而應按照犯罪類型進行分析， 然後透過情境的改變

才能抑制犯罪行為的發生。這種將犯罪潛在者與犯罪行為分開思考的方式，正是讓許多先進國家在這二十餘年來，犯罪數量不斷下降的策略。 我國在面臨犯罪問題時，不管對個別的犯罪人，還是整體的犯罪情事，往往都過於偏向情緒反應， 為求有效利用資源抑制犯罪，為政者與一般民眾都應該讀讀這本犯罪學的普及書。 ——李茂生／臺灣大學法律學院教授 在資訊爆炸的今天，每晚隨著電子媒體的噬血報導，網路群眾對著酒駕致死的肇事者激情高呼引入鞭刑或「唯一死刑」。 《被誤解的犯罪學》在此際出版，毋寧是沉重的暮鼓晨鐘，敲醒許多人長期以來對「犯罪」的迷思。 單是加重刑度能否有效嚇阻犯罪，作者就廣徵博引、清晰指出犯罪者未必會認真將行為

代價納入考量， 反而事後是否被逮捕或受到制裁才會影響犯罪動機。書中亦可見其他深層議題，例如人為何甘冒風險犯罪？ 何以出獄後會再犯？國家如何面對犯罪率提升的問題？這本書，正是引導我們在思索所有與犯罪有關的社會議題時，必須具備的態度：挑戰既有迷思，帶入深度思辨。 ——翁國彥／執業律師 湯姆．蓋許在《被誤解的犯罪學》中，大量引用各種研究、理論和分析，討論了十一種我們對於犯罪常見的迷思， 並且一項項解釋為什麼這些都是迷思。這本書不見得符合你過去對於犯罪的想法，甚至還會持續挑戰你深信不疑， 來自於有名的書或教授/理論家的見解分析。閱讀本書不見得會讓你舒服或愉快，但它絕對可以刺激你思考，非常有意思。

——楊士範Mario／關鍵評論網媒體集團共同創辦人

基於深度學習之全天候即時車輛資訊及違規行為辨識

為了解決摩托車 安全帽的問題，作者沈政一 這樣論述：

論文摘要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IIIABSTRACT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV誌謝 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . V目錄 . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VI圖目錄 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IX表目錄 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XI1 緒論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . 11.1 研究動機和目標 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 研究方法敘述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.3 建立新的數據集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.4 研究貢獻 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . 31.5 本論文之章節結構 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 文獻探討 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.1 AutomaticLicensePlateRecognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.1.1 車輛偵測 . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . 52.1.2 車牌偵測 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.1.3 車牌影像復原 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.1.4 車牌傾斜校正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.1.5 車牌號碼切割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . 72.1.6 車牌號碼辨識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.2 車輛、車牌顏色辨識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.3 摩托車未戴安全帽辨識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.4 數據集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

92.4.1 Application-OrientedLicensePlate(AOLP)Dataset . . . . . . . 92.4.2 VehicleColorDataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 研究方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . 113.2 ObjectDetectionModule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.3 AffineTransformationModule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193.4 LicensePlateRecognitionModule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243.5 ColorRecognitionModule . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . 263.6 HelmetDetectionModule. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.7 ViolationDetectionModule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303.7.1 區間測速 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303.7.2 未保持安全距離 . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . 303.7.3 跨線判斷 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314 實驗設計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334.1 AOLPDataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334.2 TVAAWDataset . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344.3 VehicleColorDataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354.4 車輛、車牌顏色辨識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354.5 摩托車未戴安全帽辨識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364.6 深度學習模型辨識速度 . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 實驗結果與分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385.1 AOLPDataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385.2 TVAAWDataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405.3 VehicleColorD

ataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425.4 車輛、車牌顏色辨識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445.4.1 車輛顏色辨識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445.4.2 車牌、車牌號碼顏色辨識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 455.5 未戴安全帽辨識 . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 465.6 深度學習模型辨識速度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 476 結論與後續工作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486.1 貢獻與結論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486.2 未來工作 . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49參考文獻 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50授權書 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54