軌道構件缺失人工智慧辨識建置應用：系統擴建與宜蘭段現地測試

軌道運輸為臺灣地區最重要的大眾運輸工具之一，包含臺鐵、高鐵、各縣市捷運及輕軌建設，已遍布全臺；至2020年底為止，臺鐵局的營運總距離超過一千公里，總軌道長度更是超過兩千公里(交通部臺灣鐵路管理局，2020)，軌道安全已成為現今交通運輸最重要的議題之一。影響軌道安全的因素眾多，軌道巡查作業擔負了維持軌道運輸安全的重要任務，傳統上多採用人工目視方式進行巡檢，因此受限於車速、目視角度及人眼辨識能力等諸多挑戰，因此自動化安全防護系統已成為發展主流趨勢。本計畫旨在協助交通部臺灣鐵路管理局鐵道巡查工作自動化之需求，規劃利用影像採集設備，搭配人工智慧深度學習演算法，做為軌道鐵路構件自動判別分析，用來輔助目前人工巡查工作，達到自動化軌道巡查之目的。

李忠剛、鄭登鍵、賴瑞應、李宜儒、陳冠州、陳翰群、施丞宥、陳建瑋、張旗晏、郭峻因

軌道運輸為臺灣地區最重要的大眾運輸工具之一，包含臺鐵、高鐵、各縣市捷運及輕軌建設，已遍布全臺；至2020年底為止，臺鐵局的營運總距離超過一千公里，總軌道長度更是超過兩千公里(交通部臺灣鐵路管理局，2020)，軌道安全已成為現今交通運輸最重要的議題之一。影響軌道安全的因素眾多，軌道巡查作業擔負了維持軌道運輸安全的重要任務，傳統上多採用人工目視方式進行巡檢，因此受限於車速、目視角度及人眼辨識能力等諸多挑戰，因此自動化安全防護系統已成為發展主流趨勢。本計畫旨在協助交通部臺灣鐵路管理局鐵道巡查工作自動化之需求，規劃利用影像採集設備，搭配人工智慧深度學習演算法，做為軌道鐵路構件自動判別分析，用來輔助目前人工巡查工作，達到自動化軌道巡查之目的。

軌道構件缺失人工智慧辨識建置應用
-系統擴建與宜蘭段現地測試
目 錄
中文摘要I
英文摘要II
目 錄III
圖目錄VII
表目錄XIII
第一章緒論1-1
1.1背景分析1-1
1.2研究目的1-3
1.3工作項目1-3
1.4研究流程1-5
1.5研究範圍1-6
1.6研究期程1-6
第二章文獻回顧2-1
2.1軌道構件檢測演算法2-1
2.2國內外軌道檢測系統回顧2-3
2.2.1瑞士RailCheck計畫2-4
2.2.2美國ENSCO2-5
2.2.3加拿大LRAIL2-8
2.2.4日本Doctor Yellow2-10
2.2.5臺灣仲碩科技鐵路軌道巡軌機器人2-12
2.2.6運研所軌道扣件缺失人工智慧辨識系統(108-110年)2-12
2.2.7國內外軌道檢測系統綜合比較2-13
2.3精準定位系統回顧2-14
第三章軌道構件缺失辨識系統精進3-1
3.1前期計畫成果分析3-1
3.1.1軌道構件缺失辨識系統分析3-2
3.1.2軌道構件辨識演算法分析3-4
3.1.3軌道構件前期圖資分析3-5
3.2系統精進規劃3-7
3.2.1系統設計與架構3-7
3.2.2影像採集裝置3-8
3.2.3缺失定位3-14
3.2.4系統運行環境3-22
3.2.5 Web API3-23
3.2.6軌道構件缺失辨識系統3-24
第四章軌道構件缺失辨識系統驗證4-1
4.1影像採集設備安裝4-1
4.2缺失辨識準則與資料庫建置4-8
4.3演算法訓練與精進4-12
4.3.1資料標記作業4-12
4.3.2增添圖資豐富度4-13
4.3.3單一模型可行性評估4-15
4.3.4模型發展進程4-18
4.4定位系統4-20
4.5系統現地驗證4-24
4.5.1第一階段臺中段資料蒐集4-25
4.5.2第二階段宜蘭段系統測試4-28
4.5.3第三階段臺中段現地驗證4-33
4.6系統教育訓練4-39
4.7學術期刊撰寫4-41
第五章結論與建議5-1
5.1結論5-1
5.2建議5-3
5.3研究成果與效益5-7
5.4應用情形5-7
參考文獻參-1
附錄一 工業電腦規格附錄1-1
附錄二 期中報告審查意見及處理情形表附錄2-1
附錄三 期末報告審查意見及處理情形表附錄3-1
附錄四 期末報告簡報資料附錄4-1