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交通部運研所開發AI軌道扣件缺失辨識系統,提升軌道安全
 
交通部運輸研究所與臺灣鐵路管理局合作,108年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,運用先進科技改善扣件缺失巡檢作業,輔助巡檢工作的執行,提升檢測效率。
 
撰文:運研所
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目前臺鐵局軌道扣件巡檢作業係採用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。運研所遂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。

運研所所建構軌道扣件影像擷取設備,包含攝影機及照明設備,在臺鐵局轄管範圍內選定一鐵路軌道區間獲取足供AI辨識之清晰影像,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,係採用運動型攝影機(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,提供鐵路工務養護巡檢單位使用,增進軌道巡檢效能,俾利進行養護維修,提昇軌道安全。

 
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