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運研所協助臺鐵局導入軌道構件人工智慧巡查

by 望小風
軌道構件自動缺失辨識(圖:交通部)

(記者田禾玉 / 台北報導)  軌道巡查是維護鐵路運輸安全的重要任務,交通部運輸研究所與臺灣鐵路管理局臺中工務段及大同大學合作開發「軌道構件缺失辨識系統」,運用先進科技輔助巡查工作的執行,經過3年研發測試已建置完成,特於今日(10月28日)在臺鐵局臺中工務段舉辦「軌道構件缺失辨識系統教育訓練」,介紹系統功能以及內、外業作業操作方式。

目前臺鐵局的軌道巡查作業係採用夜間人工目視方式進行,不僅費時、費力及危險,且受限於視察角度、夜間光線不足等問題,無法有效快速進行。運研所與臺鐵局及大同大學自108年起合作開發軌道構件缺失辨識系統,以攝影機搭配人工智慧(AI)深度學習方法,進行鐵路軌道構件自動辨識分析,可自動辨識軌道扣件脫落、道釘脫落、鋼軌裂縫、踏面不整、魚尾鈑裂縫、魚尾鈑螺栓脫落等構件缺失問題。

軌道構件缺失辨識系統採用Yolo v4人工智慧辨識軟體進行深度學習模型訓練,目前辨識檢出率(recall rate)達96%、精確率(precision rate)達81%,且經現地實測,確能提升軌道構件之巡查效率,並有效改善目視巡查盲點及增進作業安全。

本次教育訓練邀請臺鐵局各單位參與,超過30位人員參與教育訓練。透過此次的教育訓練,對於臺鐵局未來軌道巡查與維護工作能產生助益。

 

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