隨身移動式腦電圖（Mobile EEG）如何預防分心駕駛
H.B. Duran
更新於
2024年4月10日
隨身移動式腦電圖（Mobile EEG）如何預防分心駕駛
H.B. Duran
更新於
2024年4月10日
隨身移動式腦電圖（Mobile EEG）如何預防分心駕駛
H.B. Duran
更新於
2024年4月10日
安全駕駛對每個人來說都是一項重大關切。新技術為我們帶來了自動駕駛汽車，希望能減少因人為失誤導致的車禍。它還引入了旨在讓駕駛更安全、更愉快的功能。這些功能包括擋風玻璃上的抬頭顯示器和自動煞車系統等。
自 2010 年以來，全球交通死亡人數下降了 5%。然而，每年仍有 1.19 百萬人死於車禍。此外，車禍每年造成多達 50 百萬人受傷1。
無論汽車的系統多麼先進，人類的大腦都是最強大的計算機。了解認知分心在確保道路安全方面起著至關重要的作用。
為什麼分心是致命的
人類自欺欺人地認為我們可以同時處理多項任務。研究證明，人類大腦無法在速度和準確性不大幅下降的情況下有效地同時處理多項任務2。
在當今社會，開車時用手機通話或使用車載資訊娛樂系統是很常見的。然而，這可能是危險的，因為它會分散你對路況的注意力。
分心駕駛法規試圖提高駕駛員的安全。工程師將汽車設計成更容易在不手動的情況下使用，以減少分心。然而，在美國，涉及分心駕駛員的車禍每天仍造成九人死亡3。
發送一條快速簡短的簡訊可能感覺是瞬間的事，但出於任何原因將視線移開路面都可能是致命的。美國 CDC 估計，在以時速 55 英里行駛時發簡訊就像閉著眼睛開過一個足球場4。分心駕駛可能因許多原因發生，例如疲勞、情緒激動或使用藥物或酒精。
無線 EEG 頭戴式裝置可以檢測駕駛時的分心，幫助即時預防事故。2013 年，西澳大利亞皇家汽車俱樂部（Royal Automobile Club of Western Australia）通過製造自己的 EEG 汽車測試了這一理論。
這輛由注意力驅動的汽車對分心駕駛進行了測試。來源：RAC
注意力驅動汽車
正如 CDC 的例子所示，當我們分心時，我們的大腦無法有意識地處理緊急資訊。西澳大利亞 RAC 發現，涉及車禍的澳大利亞駕駛員中有 20% 當時正看著他們撞上的物體。然而，由於認知分心，他們無法理解正在發生的事情。
「大腦大體上是一個注意力機器，」Emotiv 共同創辦人兼首席技術長 Geoffrey Mackellar 解釋說。「大腦的前部必須保持活躍並高度參與駕駛，因為潛意識的大腦不知道駛出車道會導致問題。」
這個想法是：如果您的汽車能感應到您何時分心並減速會怎樣？RAC 與 Emotiv 合作改裝了一輛現代 i40，使其能夠做到這一點。駕駛員配戴了與車輛進行通訊的 EPOC Series 14 頻道 EEG 頭戴式裝置。大腦表現直接影響到汽車的速度。
在對包括睜眼/閉眼、注視率、「發呆」等各種大腦狀態進行基準測量後，這輛 EEG 汽車被程式設計為在人分心時減速。如 EPOC 內置陀螺儀所示，當駕駛員將頭移開路面時，汽車也會做出反應。
RAC 帶著這輛「注意力驅動」的汽車進行了一次公路旅行，以證明注意力不集中會影響每個人6。公路旅行後進行了一系列的封閉迴路實驗，以進一步探索認知分心的問題，特別是在漫長的行車路段上。雖然改裝後的汽車尚未量產，但它引起了公眾對我們在方向盤後多麼容易變得分心的關注。
智能腦機介面（B2V）系統的吸引力並未被汽車製造商忽略。2018 年，日產（Nissan）展示了一款 B2V 原型，它可以調整以適應使用者的喜好，並在緊急情況下快速做出反應7。
「通過預測預期的動作，系統可以比人類平均反應時間快 0.2 到 0.5 秒進行介入（轉動方向盤或使汽車減速），從而在駕駛員基本上察覺不到的情況下提高反應時間，」日產解釋道8。
即時警報可以在駕駛員因太累而無法開車之前，提醒他們已處於疲勞受損狀態。
嗜睡警報
與注意力不集中相比，有意識的心靈更容易察覺到瞌睡感。然而，當駕駛員開始打哈欠或點頭時，對自己和他人的危險就已經迫在眉睫了。這就是為什麼研究人員正在探索使用無線 EEG 在為時已晚之前預測疲勞駕駛。
如果將這種嗜睡檢測系統應用到汽車的作業系統中，駕駛員可能會在出現認知受損的第一個跡象時收到警告。這個概念對於一般的注意力分散也可能是有益的。
一項大學研究建立了一個軟體框架，並使用 EPOC 头戴式装置 來檢測課堂上注意力分散的情況。當警覺性下降時，系統會向學生的手機發送振動簡訊警報，使 75% 的參與者能夠重新集中並保持注意力9。
一個人的嗜睡可以通過幾個視覺線索來識別，例如點頭、閉眼和打哈欠。釜慶大學的 Li 等人進行的一項研究利用視訊和 EEG 數據來觀察警覺的大腦狀態和變化以及頭部運動。他們報告說，在觀察「輕度嗜睡」事件時，檢測準確度達到 96.24%10。
進一步探討這個想法，2017 年的一項研究設計並實施了一種輪詢演算法，用以測量不同深度的嗜睡程度。其目標是在實時駕駛中及早發現嗜睡，以防止其變得危險。在實驗期間，使用 Emotiv EPOC 來測量大腦活動。作者報告說，區分嗜睡和清醒階段的成功率為 82%11。
在駕駛時，EEG 與打哈欠等視覺線索一起測量，以精確定位受試者警覺性的喪失。來源：Li 等人，2015
保持冷靜，繼續開車
聯合國的目標是到 2030 年將道路交通死亡和受傷人數減少一半12。科學家和工程師可以了解分心駕駛員的想法，並設計車輛來幫助他們。這得益於無線、行動式 EEG 設備 的價格和可用性。
研究人員使用行動式 EEG 來研究從正念到檢測嗜睡的分心駕駛，以預防道路上的事故。
參考文獻
1道路交通傷害。 (2023年12月13日)。 世界衛生組織：WHO。 https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries
2Madore, Kevin P. 和 Anthony D. Wagner。 (2019年4月1日)。 多任務處理的多重代價。 PubMed Central (PMC)。 www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496
3限制分心駕駛 。 (2023年)。 美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA)。 https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving
分心駕駛 | 交通安全 | 傷害中心 | CDC 。 (無日期)。 https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/
5Stinson, L. (2013年11月8日)。 這輛汽車能感應到您何時不注意並減速。 WIRED。 https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/
6RAC WA。 (2013年11月17日)。 RAC 注意力驅動汽車公路旅行電視廣告 [影片]。 YouTube。 https://youtu.be/D8WHS0T4N08
7CNET Cars。 (2018年1月8日)。 CES 2018：日產的腦機介面技術在某種程度上可以讀懂你的大腦 [影片]。 YouTube。 https://youtu.be/pEthcB-P5Qw
8腦機介面 | 技術創新 |。 (無日期)。 日產全球 (Nissan Global)。 https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/
9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017)。 重新獲得注意力的建模框架。 應用與物理科學期刊， 3(2)。 https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1
10Li, G., & Chung, W. (2015)。 用於早期檢測駕駛員嗜睡的情境感知 EEG 頭戴式裝置系統。 感測器 (Sensors)， 15(8)， 20873-20893。 https://doi.org/10.3390/s150820873
11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017)。 通過可攜式腦機介面實時檢測人體嗜睡。 應用科學開放期刊 (Open Journal of Applied Sciences)， 07(03)， 98-113。 https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009
12每年有 130 萬人死於公路交通事故，聯合國希望在 2030 年底前將此數字減半。
(2021年12月6日)。 聯合國新聞 (UN News)。 檢索於 2024年3月27日， https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152
安全駕駛對每個人來說都是一項重大關切。新技術為我們帶來了自動駕駛汽車，希望能減少因人為失誤導致的車禍。它還引入了旨在讓駕駛更安全、更愉快的功能。這些功能包括擋風玻璃上的抬頭顯示器和自動煞車系統等。
自 2010 年以來，全球交通死亡人數下降了 5%。然而，每年仍有 1.19 百萬人死於車禍。此外，車禍每年造成多達 50 百萬人受傷1。
無論汽車的系統多麼先進，人類的大腦都是最強大的計算機。了解認知分心在確保道路安全方面起著至關重要的作用。
為什麼分心是致命的
人類自欺欺人地認為我們可以同時處理多項任務。研究證明，人類大腦無法在速度和準確性不大幅下降的情況下有效地同時處理多項任務2。
在當今社會，開車時用手機通話或使用車載資訊娛樂系統是很常見的。然而，這可能是危險的，因為它會分散你對路況的注意力。
分心駕駛法規試圖提高駕駛員的安全。工程師將汽車設計成更容易在不手動的情況下使用，以減少分心。然而，在美國，涉及分心駕駛員的車禍每天仍造成九人死亡3。
發送一條快速簡短的簡訊可能感覺是瞬間的事，但出於任何原因將視線移開路面都可能是致命的。美國 CDC 估計，在以時速 55 英里行駛時發簡訊就像閉著眼睛開過一個足球場4。分心駕駛可能因許多原因發生，例如疲勞、情緒激動或使用藥物或酒精。
無線 EEG 頭戴式裝置可以檢測駕駛時的分心，幫助即時預防事故。2013 年，西澳大利亞皇家汽車俱樂部（Royal Automobile Club of Western Australia）通過製造自己的 EEG 汽車測試了這一理論。
這輛由注意力驅動的汽車對分心駕駛進行了測試。來源：RAC
注意力驅動汽車
正如 CDC 的例子所示，當我們分心時，我們的大腦無法有意識地處理緊急資訊。西澳大利亞 RAC 發現，涉及車禍的澳大利亞駕駛員中有 20% 當時正看著他們撞上的物體。然而，由於認知分心，他們無法理解正在發生的事情。
「大腦大體上是一個注意力機器，」Emotiv 共同創辦人兼首席技術長 Geoffrey Mackellar 解釋說。「大腦的前部必須保持活躍並高度參與駕駛，因為潛意識的大腦不知道駛出車道會導致問題。」
這個想法是：如果您的汽車能感應到您何時分心並減速會怎樣？RAC 與 Emotiv 合作改裝了一輛現代 i40，使其能夠做到這一點。駕駛員配戴了與車輛進行通訊的 EPOC Series 14 頻道 EEG 頭戴式裝置。大腦表現直接影響到汽車的速度。
在對包括睜眼/閉眼、注視率、「發呆」等各種大腦狀態進行基準測量後，這輛 EEG 汽車被程式設計為在人分心時減速。如 EPOC 內置陀螺儀所示，當駕駛員將頭移開路面時，汽車也會做出反應。
RAC 帶著這輛「注意力驅動」的汽車進行了一次公路旅行，以證明注意力不集中會影響每個人6。公路旅行後進行了一系列的封閉迴路實驗，以進一步探索認知分心的問題，特別是在漫長的行車路段上。雖然改裝後的汽車尚未量產，但它引起了公眾對我們在方向盤後多麼容易變得分心的關注。
智能腦機介面（B2V）系統的吸引力並未被汽車製造商忽略。2018 年，日產（Nissan）展示了一款 B2V 原型，它可以調整以適應使用者的喜好，並在緊急情況下快速做出反應7。
「通過預測預期的動作，系統可以比人類平均反應時間快 0.2 到 0.5 秒進行介入（轉動方向盤或使汽車減速），從而在駕駛員基本上察覺不到的情況下提高反應時間，」日產解釋道8。
即時警報可以在駕駛員因太累而無法開車之前，提醒他們已處於疲勞受損狀態。
嗜睡警報
與注意力不集中相比，有意識的心靈更容易察覺到瞌睡感。然而，當駕駛員開始打哈欠或點頭時，對自己和他人的危險就已經迫在眉睫了。這就是為什麼研究人員正在探索使用無線 EEG 在為時已晚之前預測疲勞駕駛。
如果將這種嗜睡檢測系統應用到汽車的作業系統中，駕駛員可能會在出現認知受損的第一個跡象時收到警告。這個概念對於一般的注意力分散也可能是有益的。
一項大學研究建立了一個軟體框架，並使用 EPOC 头戴式装置 來檢測課堂上注意力分散的情況。當警覺性下降時，系統會向學生的手機發送振動簡訊警報，使 75% 的參與者能夠重新集中並保持注意力9。
一個人的嗜睡可以通過幾個視覺線索來識別，例如點頭、閉眼和打哈欠。釜慶大學的 Li 等人進行的一項研究利用視訊和 EEG 數據來觀察警覺的大腦狀態和變化以及頭部運動。他們報告說，在觀察「輕度嗜睡」事件時，檢測準確度達到 96.24%10。
進一步探討這個想法，2017 年的一項研究設計並實施了一種輪詢演算法，用以測量不同深度的嗜睡程度。其目標是在實時駕駛中及早發現嗜睡，以防止其變得危險。在實驗期間，使用 Emotiv EPOC 來測量大腦活動。作者報告說，區分嗜睡和清醒階段的成功率為 82%11。
在駕駛時，EEG 與打哈欠等視覺線索一起測量，以精確定位受試者警覺性的喪失。來源：Li 等人，2015
保持冷靜，繼續開車
聯合國的目標是到 2030 年將道路交通死亡和受傷人數減少一半12。科學家和工程師可以了解分心駕駛員的想法，並設計車輛來幫助他們。這得益於無線、行動式 EEG 設備 的價格和可用性。
研究人員使用行動式 EEG 來研究從正念到檢測嗜睡的分心駕駛，以預防道路上的事故。
參考文獻
1道路交通傷害。 (2023年12月13日)。 世界衛生組織：WHO。 https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries
2Madore, Kevin P. 和 Anthony D. Wagner。 (2019年4月1日)。 多任務處理的多重代價。 PubMed Central (PMC)。 www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496
3限制分心駕駛 。 (2023年)。 美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA)。 https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving
分心駕駛 | 交通安全 | 傷害中心 | CDC 。 (無日期)。 https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/
5Stinson, L. (2013年11月8日)。 這輛汽車能感應到您何時不注意並減速。 WIRED。 https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/
6RAC WA。 (2013年11月17日)。 RAC 注意力驅動汽車公路旅行電視廣告 [影片]。 YouTube。 https://youtu.be/D8WHS0T4N08
7CNET Cars。 (2018年1月8日)。 CES 2018：日產的腦機介面技術在某種程度上可以讀懂你的大腦 [影片]。 YouTube。 https://youtu.be/pEthcB-P5Qw
8腦機介面 | 技術創新 |。 (無日期)。 日產全球 (Nissan Global)。 https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/
9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017)。 重新獲得注意力的建模框架。 應用與物理科學期刊， 3(2)。 https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1
10Li, G., & Chung, W. (2015)。 用於早期檢測駕駛員嗜睡的情境感知 EEG 頭戴式裝置系統。 感測器 (Sensors)， 15(8)， 20873-20893。 https://doi.org/10.3390/s150820873
11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017)。 通過可攜式腦機介面實時檢測人體嗜睡。 應用科學開放期刊 (Open Journal of Applied Sciences)， 07(03)， 98-113。 https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009
12每年有 130 萬人死於公路交通事故，聯合國希望在 2030 年底前將此數字減半。
(2021年12月6日)。 聯合國新聞 (UN News)。 檢索於 2024年3月27日， https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152
安全駕駛對每個人來說都是一項重大關切。新技術為我們帶來了自動駕駛汽車，希望能減少因人為失誤導致的車禍。它還引入了旨在讓駕駛更安全、更愉快的功能。這些功能包括擋風玻璃上的抬頭顯示器和自動煞車系統等。
自 2010 年以來，全球交通死亡人數下降了 5%。然而，每年仍有 1.19 百萬人死於車禍。此外，車禍每年造成多達 50 百萬人受傷1。
無論汽車的系統多麼先進，人類的大腦都是最強大的計算機。了解認知分心在確保道路安全方面起著至關重要的作用。
為什麼分心是致命的
人類自欺欺人地認為我們可以同時處理多項任務。研究證明，人類大腦無法在速度和準確性不大幅下降的情況下有效地同時處理多項任務2。
在當今社會，開車時用手機通話或使用車載資訊娛樂系統是很常見的。然而，這可能是危險的，因為它會分散你對路況的注意力。
分心駕駛法規試圖提高駕駛員的安全。工程師將汽車設計成更容易在不手動的情況下使用，以減少分心。然而，在美國，涉及分心駕駛員的車禍每天仍造成九人死亡3。
發送一條快速簡短的簡訊可能感覺是瞬間的事，但出於任何原因將視線移開路面都可能是致命的。美國 CDC 估計，在以時速 55 英里行駛時發簡訊就像閉著眼睛開過一個足球場4。分心駕駛可能因許多原因發生，例如疲勞、情緒激動或使用藥物或酒精。
無線 EEG 頭戴式裝置可以檢測駕駛時的分心，幫助即時預防事故。2013 年，西澳大利亞皇家汽車俱樂部（Royal Automobile Club of Western Australia）通過製造自己的 EEG 汽車測試了這一理論。
這輛由注意力驅動的汽車對分心駕駛進行了測試。來源：RAC
注意力驅動汽車
正如 CDC 的例子所示，當我們分心時，我們的大腦無法有意識地處理緊急資訊。西澳大利亞 RAC 發現，涉及車禍的澳大利亞駕駛員中有 20% 當時正看著他們撞上的物體。然而，由於認知分心，他們無法理解正在發生的事情。
「大腦大體上是一個注意力機器，」Emotiv 共同創辦人兼首席技術長 Geoffrey Mackellar 解釋說。「大腦的前部必須保持活躍並高度參與駕駛，因為潛意識的大腦不知道駛出車道會導致問題。」
這個想法是：如果您的汽車能感應到您何時分心並減速會怎樣？RAC 與 Emotiv 合作改裝了一輛現代 i40，使其能夠做到這一點。駕駛員配戴了與車輛進行通訊的 EPOC Series 14 頻道 EEG 頭戴式裝置。大腦表現直接影響到汽車的速度。
在對包括睜眼/閉眼、注視率、「發呆」等各種大腦狀態進行基準測量後，這輛 EEG 汽車被程式設計為在人分心時減速。如 EPOC 內置陀螺儀所示，當駕駛員將頭移開路面時，汽車也會做出反應。
RAC 帶著這輛「注意力驅動」的汽車進行了一次公路旅行，以證明注意力不集中會影響每個人6。公路旅行後進行了一系列的封閉迴路實驗，以進一步探索認知分心的問題，特別是在漫長的行車路段上。雖然改裝後的汽車尚未量產，但它引起了公眾對我們在方向盤後多麼容易變得分心的關注。
智能腦機介面（B2V）系統的吸引力並未被汽車製造商忽略。2018 年，日產（Nissan）展示了一款 B2V 原型，它可以調整以適應使用者的喜好，並在緊急情況下快速做出反應7。
「通過預測預期的動作，系統可以比人類平均反應時間快 0.2 到 0.5 秒進行介入（轉動方向盤或使汽車減速），從而在駕駛員基本上察覺不到的情況下提高反應時間，」日產解釋道8。
即時警報可以在駕駛員因太累而無法開車之前，提醒他們已處於疲勞受損狀態。
嗜睡警報
與注意力不集中相比，有意識的心靈更容易察覺到瞌睡感。然而，當駕駛員開始打哈欠或點頭時，對自己和他人的危險就已經迫在眉睫了。這就是為什麼研究人員正在探索使用無線 EEG 在為時已晚之前預測疲勞駕駛。
如果將這種嗜睡檢測系統應用到汽車的作業系統中，駕駛員可能會在出現認知受損的第一個跡象時收到警告。這個概念對於一般的注意力分散也可能是有益的。
一項大學研究建立了一個軟體框架，並使用 EPOC 头戴式装置 來檢測課堂上注意力分散的情況。當警覺性下降時，系統會向學生的手機發送振動簡訊警報，使 75% 的參與者能夠重新集中並保持注意力9。
一個人的嗜睡可以通過幾個視覺線索來識別，例如點頭、閉眼和打哈欠。釜慶大學的 Li 等人進行的一項研究利用視訊和 EEG 數據來觀察警覺的大腦狀態和變化以及頭部運動。他們報告說，在觀察「輕度嗜睡」事件時，檢測準確度達到 96.24%10。
進一步探討這個想法，2017 年的一項研究設計並實施了一種輪詢演算法，用以測量不同深度的嗜睡程度。其目標是在實時駕駛中及早發現嗜睡，以防止其變得危險。在實驗期間，使用 Emotiv EPOC 來測量大腦活動。作者報告說，區分嗜睡和清醒階段的成功率為 82%11。
在駕駛時，EEG 與打哈欠等視覺線索一起測量，以精確定位受試者警覺性的喪失。來源：Li 等人，2015
保持冷靜，繼續開車
聯合國的目標是到 2030 年將道路交通死亡和受傷人數減少一半12。科學家和工程師可以了解分心駕駛員的想法，並設計車輛來幫助他們。這得益於無線、行動式 EEG 設備 的價格和可用性。
研究人員使用行動式 EEG 來研究從正念到檢測嗜睡的分心駕駛，以預防道路上的事故。
參考文獻
1道路交通傷害。 (2023年12月13日)。 世界衛生組織：WHO。 https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries
2Madore, Kevin P. 和 Anthony D. Wagner。 (2019年4月1日)。 多任務處理的多重代價。 PubMed Central (PMC)。 www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7075496
3限制分心駕駛 。 (2023年)。 美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA)。 https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving
分心駕駛 | 交通安全 | 傷害中心 | CDC 。 (無日期)。 https://www.cdc.gov/distracted-driving/about/
5Stinson, L. (2013年11月8日)。 這輛汽車能感應到您何時不注意並減速。 WIRED。 https://www.wired.com/2013/11/this-car-slows-down-when-youre-not-paying-attention/
6RAC WA。 (2013年11月17日)。 RAC 注意力驅動汽車公路旅行電視廣告 [影片]。 YouTube。 https://youtu.be/D8WHS0T4N08
7CNET Cars。 (2018年1月8日)。 CES 2018：日產的腦機介面技術在某種程度上可以讀懂你的大腦 [影片]。 YouTube。 https://youtu.be/pEthcB-P5Qw
8腦機介面 | 技術創新 |。 (無日期)。 日產全球 (Nissan Global)。 https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/B2V/
9Charitha, S., Karunananda, A., & Philippe, G. (2017)。 重新獲得注意力的建模框架。 應用與物理科學期刊， 3(2)。 https://doi.org/10.20474/japs-3.2.1
10Li, G., & Chung, W. (2015)。 用於早期檢測駕駛員嗜睡的情境感知 EEG 頭戴式裝置系統。 感測器 (Sensors)， 15(8)， 20873-20893。 https://doi.org/10.3390/s150820873
11Shen, J., Li, B., & Shi, X. (2017)。 通過可攜式腦機介面實時檢測人體嗜睡。 應用科學開放期刊 (Open Journal of Applied Sciences)， 07(03)， 98-113。 https://doi.org/10.4236/ojapps.2017.73009
12每年有 130 萬人死於公路交通事故，聯合國希望在 2030 年底前將此數字減半。
(2021年12月6日)。 聯合國新聞 (UN News)。 檢索於 2024年3月27日， https://news.un.org/en/story/2021/12/1107152
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