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| 書名 | 多期多尺度影像結合深度學習於邊坡地貌變異判識之初探(2/2)-影像處理方法 及公路邊坡影像類型適用性探討 |
|---|---|
| 出版單位 | 運輸技術研究中心 |
| 出版年份 | 113 |
| 出版月份 | 3 |
| 價格 | 200 |
| 上網 | 是 |
| 摘要 | 交通部施政計畫重點項目之一為「強化智慧應用，提升運輸效率」，提出應加強結合5G、AI 等新興科技應用，實現智慧交通數位轉型；2020 年版運輸政策白皮書提出「應用AI、UAV 及遙測技術於鐵公路巡檢或監測」為重點之行動方案，爰此，111 年開始辦理「多期多尺度影像結合深度學習於邊坡地貌變異判識之初探」計畫，目的在探討多時期之多尺度空拍影像（如衛星、航照、UAV）結合深度學習技術於公路邊坡地貌變異判識之應用性。 本計畫為2 年期計畫之第2 年期，主要研究成果計有：(1)蒐集相關文獻並探討深度學習應用於邊坡地貌變異判識之方法與可行性；(2)分析多尺度之衛星、航測、UAV…等遙測載具及空拍影像處理方法；(3)訪談實務應用單位瞭解公路邊坡維管制度及需求性；(4)說明深度學習神經網路模型對於邊坡地貌判識任務之適用性。 |
| 張貼日 | 113-04-25 |
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