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| 運研所運用AI影像辨識 助台鐵巡軌檢測 |
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【記者謝政儒台北報導】交通部運輸研究所與臺灣鐵路管理局合作，開發軌道扣件缺失辨識系統，以攝影機搭配人工智慧（AI）深度學習方法，進行鐵路軌道扣件自動辨識分析，輔助巡檢工作的執行。
圖：運研所軌道扣件缺失辨識系統
運研所表示，目前臺鐵局軌道扣件巡檢作業採夜間人工目視方式進行，而人工目視巡檢受限於巡檢車車速及視察角度等問題，無法有效快速進行，因此臺鐵局商請運研所應用高科技來研擬改善方案。運研所提出建立軌道扣件影像辨識系統，利用人工智慧自動辨識方式來協助進行巡檢任務，期能提昇效率並有效解決巡檢人員視察侷限及視覺疲勞等問題。
運研所透過影像標記處理，採用Yolo v3人工智慧辨識軟體進行深度學習模型訓練，建立一套扣件影像巡檢自動辨識系統，可用以檢測鐵路軌道扣件是否脫落。目前影像擷取的部分，採用運動型攝影機（GoPro）進行拍攝，於夜間巡檢車時速30公里下共錄製70公里軌道扣件影像，扣件影像辨識準確率為86.7％，未來將再進一步提升改善，最終，期能達到鐵路軌道扣件AI影像辨識檢測替代人工巡檢的目的。
另為方便軌道巡檢人員尋找有缺失之扣件並維修，另已開發雲端儲存、辨識、與查詢等功能，可在Google Map上顯示定位缺失之扣件，以利臺鐵人員進行維修，本系統（含設備）費用約需100萬，可輔助工務段人員軌道扣件巡檢、缺失判釋及定位維修。
(自立晚報2020/03/03)
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