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元智大學 電機工程學系甲組 陳敦裕所指導 趙加民的 基於YOLOv5物件偵測模型之交通號誌即時偵測與辨識系統 （2021），提出google map路況顏色關鍵因素是什麼，來自於直覺式辨識交通號誌、近距離安全提醒、超參數與知識蒸餾優化。
而第二篇論文國立東華大學 資訊工程學系 林信鋒所指導 羅依欣的 以群眾外包進行車流監控系統 （2018），提出因為有 群眾外包、路況影像、道路資訊的重點而找出了 google map路況顏色的解答。
基於YOLOv5物件偵測模型之交通號誌即時偵測與辨識系統
為了解決google map路況顏色 的問題，作者趙加民 這樣論述：
紅綠燈-交通號誌燈號的偵測與辨識，一直以來是先進駕駛輔助系統(ADAS)在自動駕駛輔助是最基本功能，也是最重要的路況即時偵測。近幾年，因深度學習在視覺應用識別物體方面越受歡迎，如YOLO(You only look once)因為它具有高效能分類速度和高準確率mAP。在本篇研究中，基於YOLOv5物件偵測模型之深度學習的交通號誌燈偵測與辨識系統，我們設計了交通號誌紅綠燈號的直覺式顯示樣式比其他國家有更佳的直觀顯示及最多紅綠燈號和方向指示箭頭識別最多達12種類和31類別交通燈號狀態組合及超參數與知識蒸餾優化。能讓駕駛人更加直覺式辨識交通號誌燈號及提供一個能快速掌握即時交通狀況的近距離安全提醒預
警輔助功能，讓駕駛人有更加安全的駕駛環境。
以群眾外包進行車流監控系統
為了解決google map路況顏色 的問題，作者羅依欣 這樣論述：
台灣地區腹地狹小，私人交通工具使用率遠高於大眾運輸使用率，代表著私有車輛持有率極高，車流量和道路狀況在不同時間點會有不同的狀況，更突顯出交通路況資訊對於用路人的重要性。近年隨網際網路通訊技術及移動型電子設備發展迅速，可隨時輕易獲取大量資訊，且使用地點不受侷限。目前各地道路的相關資訊，Google Maps已將其大量資料統整並描繪出完整地圖，不僅可展示普通地圖，更擁有龐大的影像資料庫所建立的實際街景地圖，這些街道實景影像能讓使用者猶如置身其中，得以了解路線並抵達不熟悉的目的地。然而，因所需收集資料量非常龐大，部分地區街景影像時間久遠，導致與現況實景有所出入。本論文提出一套結合現有資源並因地制宜
的系統，不同於Google Maps以顏色區分各路段之路況，本系統以圓圈大小展示各路段路況壅塞程度。本系統運用群眾外包 （Crowdsourcing） 的模式，收集資料提供者即時拍攝的路況影像，範圍可由主要道路涵蓋至巷道內，使道路資訊即時呈現且更加完整。此系統將提供查詢者數據訊息並包含影像資料，多項資料彙整至單一頁面，毋須分別點選觀看。除系統提供之主要資訊，其影像資料也蘊含許多背景資訊，如天氣、路邊停車狀況…等訊息，使用者也能透過影像觀看而獲得更多額外資訊，收集之資料庫也可做為後續研究的訓練資料。