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簡介
本研究以AI方式進行全自動辨識鐵路軌道構件,得以降低人工巡檢的人力及時間,並將此技術實地測試與應用推廣。首先蒐集國內外鐵路軌道構件檢測案例並分析其設備、方法及國內適用性,接著建立軌道構件樣本的擷取設備,包含影像記錄及照明,再依收集之上視、側視軌道構件樣本,分為上視10種缺失類別、側視4種缺失類別與2種正常類別之影像標記,採用YOLOv4-Tiny模型進行深度學習訓練,再從測試資料驗證構件缺失檢出率。
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