| 書名 | 鐵公路邊坡分級制度結合AI類神經網路模型之應用探討 |
| 出版單位 | 運輸技術研究中心 |
| 出版年份 | 115年 |
| 出版月份 | 3 |
| 價格 | 200 |
| 摘要 | 交通部施政計畫之目標及策略，揭櫫創新應用智慧運輸科技，結合大數據分析、人工智慧(Artificial Intelligence，AI)、雲端等技術，改善道路壅塞問題、提升道路交通安全、加強安全示警以及推動前瞻智慧運輸技術研發和產業發展。以及運輸政策白皮書提出之「應用AI、UAV 及遙測技術於鐵公路巡檢或監測」重點行動方案。爰此，111-112 年辦理「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」2 年期計畫，113 年辦理「UAV 結合深度學習輔助公路局邊坡災防應用探討」計畫，聚焦於利用UAV 結合AI 進行落石型邊坡破壞特徵影像辨識之探討。 本計畫於前期研究基礎上，於今(114)年度探討鐵公路邊坡分級制度結合AI類神經網路模型輔助影像辨識、目標偵測及分類、圖資生成及量體分析等之可行性。主要研究成果計有：(1)蒐集國內外AI於邊坡之相關研究文獻；(2)諮詢專家學者及訪談邊坡管理實務單位；(3) 鐵公路邊坡分級制度探討及資料蒐集；(4)邊坡分級制度結合AI類神經網路模型之應用探討。 研究成果效益： 本計畫完成鐵公路邊坡分級制度結合AI類神經網路模型應用之可行性探討，並提出鐵公路邊坡維管單位未來應用AI之建議。未來亦可做為本所AI技術研發後續相關研究探討與應用。 提供應用情形： 研究成果提供鐵公路邊坡相關轄管單位，包含：交通部公路局、高速公路局、國營臺灣鐵路股份有限公司、臺灣高速鐵路股份有限公司及農業部林業與自然保育署阿里山林業鐵路及文化資產管理處等，於鐵公路邊坡管理及災防結合AI之應用參採。 |
| 張貼日 | 2026/04/27 |
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