Browsing by Author "Chang, Li-Yang"

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    基於單目視覺之社會群體交互與視角自適應的行人軌跡預測模型
    (2025) 章莉揚; Chang, Li-Yang
    行人作為智慧型運輸系統中一重要的參與者，其行為影響交通安全系統與自動駕駛控制的反應決策。本研究提供了一種端對端的社會交互模型來達成即時的行人軌跡預測，適用於智慧型運輸系統（Intelligent Transportation Systems , ITS）中影像設備的建置環境。透過BoxMOT框架串接的多物件連續追蹤模組保證了即時運算與模型輕量化的能力，本研究基於此追蹤結果接續建立行人的社會交互特徵並透過深度網路預測未來可能路徑。本研究特別針對現實場域與預設視角不同而產生的多視角挑戰，提出一套視角自適應的視覺策略，能夠重建行人的相對位置關係，旨在簡化實際部署時座標重校正程序，使此套方法在不同相機傾角下仍可維持穩定的資料分析能力。此外，針對行人社會交互特徵的學習策略，本研究進一步改良 Social-STGCNN 架構，導入群體標註資料，強化模型在進行單一行人預測時對群體行為的理解能力。
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    臺灣矯正機關收容人在2018至2022年施用安眠藥物與相關因素之探討
    (2025) 張立洋; Chang, Li-Yang
    研究旨在探討2018至2022年間，台灣矯正機關收容人施用安眠藥物之情形與相關因素。安眠藥在監所中的使用牽涉醫療照護與收容人身心健康，然國內實證研究有限。本研究依據法務部矯正署「獄政管理資訊系統」資料，進行共461,575筆樣本之量化分析。研究變項分為三類：安眠藥施用紀錄（依變項）、收容人背景（如性別、年齡、教育程度、經濟狀況、另案情形、自傷行為、身心障礙、情緒困擾等）與成癮物質使用行為（毒品、酒精、吸菸、嚼檳榔）。統計方法包含描述性統計、卡方檢定、斯皮爾曼等級相關分析與邏輯斯迴歸。結果顯示，安眠藥施用比例為13.6%。女性、年長者、教育程度低、經濟狀況不佳、有另案、自傷行為、情緒困擾、身心障礙及有使用成癮物質之族群，施用安眠藥比例較高。邏輯斯迴歸發現，吸菸、自傷行為、身心障礙及女性為施用安眠藥主要正向預測因子；有另案者、嚼檳榔者則與施用安眠藥呈負向關聯，後者結果較為特殊，值得進一步深入探討。本研究為國內首度針對監所安眠藥使用進行大規模分析，結果可作為矯正機關藥物管理與心理衛生政策之重要參考。