研發軌道構件缺失人工智慧辨識技術
- 資料發布日期：112-08-15
- 最後更新日期：112-08-16
- 資料來源：交通部運輸研究所
符合交通部施政主軸：安全、效率
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軌道運輸為臺灣最主要的交通運輸工具之一，軌道巡查擔負軌道運輸安全的重要任務。軌道構件包括扣件、道釘、鋼軌、魚尾鈑等，依交通部臺灣鐵路管理局(以下簡稱臺鐵局)路線巡查作業規定，每週須以巡查人員徒步或使用工程維修車協助巡查1次，透過人工目視進行軌道構件巡查作業。人工巡查除了費時、費力及危險外，目視巡查也受限於巡檢車車速及視察角度等問題，無法有效提升巡查效率。
107年臺鐵局(臺中工務段)提出改善軌道巡查效率與安全之需求。爰本所與臺鐵局合作，建置軌道構件缺失辨識系統，輔助巡查工作的執行，以提升巡查效率，並改善巡查工作安全之問題。於108年初步建立一套系統，先以攝影機進行軌道扣件影像拍攝，再利用人工智慧（AI）辨識扣件缺失，檢測鐵路軌道扣件是否脫落；109年進行系統精進及驗證，擴增道釘鬆脫、軌面裂縫、踏面不整等缺失辨識，並增加即時辨識功能；110年持續精進系統，增加側向拍攝以擴增軌腹裂縫、魚尾鈑缺失辨識，並於臺鐵局臺中工務段實際執行AI巡查作業。111年以復興號車廂承載模組化之巡檢系統，提升巡查速度至時速60公里，並將原系統之適用範圍擴大至宜蘭段的丘陵區，完成臺鐵局宜蘭段構件缺失資料庫建置，導入系統精準定位功能，提高軌道巡查作業效率及準確度，將系統適用範圍擴及臺鐵局宜蘭工務段應用。
目前本所建置的構件缺失辨識系統，可用人工智慧(AI)以自動化方式檢測軌道扣件、道釘、鋼軌、魚尾鈑等構件是否有鬆脫、斷裂、裂縫等問題。本計畫完成軌道構件缺失辨識系統之建置與實地測試研究，確認透過人工智慧影像辨識方法建立自動化檢測方式，在臺鐵局實際軌道環境中，具有一定的檢測準確率，可以輔助軌道巡檢人員的巡軌工作，增進其工作效率並降低工作負擔，以提升軌道維護管理成效與行車安全。
相關連結:
- 新聞稿
「軌道扣件缺失辨識系統之建置與應用」(109年3月3日)
「運研所協助臺鐵局導入軌道構件人工智慧巡查」(110年10月28) - 獲獎
108年10月6日學術論文「Railway Track Fasteners Fault Detection using Deep Learning」榮獲2019年IEEE ECICE研討會最佳論文獎
110年12月9日研究成果「以深度學習為基礎的軌道扣件巡檢系統」榮獲中華智慧運輸協會2021年「智慧運輸應用獎」
110年12月23日研究成果「軌道構件缺失AI辨識系統建置」獲評110年交通部創新提案「甲等獎」 - 研究報告
軌道扣件巡檢系統建置(1/2)-扣件缺失辨識系統建置研究 (109年2月)
軌道扣件巡檢系統建置(2/2)-扣件缺失辨識系統精進驗證 (110年2月)
軌道扣件缺失人工智慧辨識現地測試及精進研究(111年3月)
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 (112年3月)