| 姓名 |
羅學韓(HSUEH-HAN LO)
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畢業系所 |
土木工程學系在職專班 |
| 論文名稱 |
市區道路鋪面破壞導入人工智慧之應用
(Research on the Application of AI Artificial Intelligence in Urban Road Damage Analysis)
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| 檔案 |
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| 摘要(中) |
台灣地區在各道路主管機關之調查作業上仍採用過去傳統的調查方
式，於車輛上採目視方式尋找破壞再進行人工量測，並在19 種常見的道
路破壞因子當中常常有現場工程師誤判的成因生成，這種方式不僅耗時耗
力，且於整體鋪面維護作業上耗費太多作業時間，本研究收集省道、快速
道路、市區道路與縣鄉道、國道高速公路等破壞態樣進行深度學習影像之
辨識。在硬體的選配與軟體的設計中，將設備安裝於道路巡查之車輛上，
以相機鏡頭擷取道路影像，透過網路將照片上傳至雲端，並再雲端自動進
行影像分析，辨識道路破壞並判讀進行道路分析及應用，以利收集大量鋪
面數據，並降低廠商之花費及人力資源之消耗。最後透過巡查機制來找出
破壞需養護之問題加以探討，以及作為即時性派工之應用。 |
| 摘要(英) |
In Taiwan, the traditional survey methods are still used in the survey
operations of various road authorities. The vehicles are visually searched for
damage and then manually measured. Of the 19 common road damage factors,
there are often causes for misdiagnosis by field engineers. Generation, this method
is not only time-consuming and labor-intensive, but also consumes too much
operation time on the overall paving maintenance operation. This study collects
damage patterns such as provincial roads, expressways, urban roads, county and
rural roads, and national highways to carry out depth Learn image recognition. In
the hardware selection and software design, the device is installed on the road
inspection vehicle, the road image is captured by the camera lens, the photo is
uploaded to the cloud through the network, and the cloud automatically performs
image analysis to identify road damage It also interprets and analyzes roads and
applications to facilitate the collection of a large number of paving data and reduce
the cost of manufacturers and the consumption of human resources. Finally,
through the inspection mechanism to find out the problems that need to be
maintained and explore, and its application as an immediate dispatch. |
| 關鍵字(中) |
★ 深度學習
★ 影像辨識
★ 市區道路
★ 道路巡查
★ 鋪面狀況指標 |
關鍵字(英) |
★ Deep Learning
★ Image recognition
★ Urban road
★ Road inspection
★ Pavement Condition Index (PCI) |
| 論文目次 |
摘要 ...................................................................................................................... i
Abstract ................................................................................................................. ii
誌謝 .................................................................................................................... iii
目錄 .................................................................................................................... iv
圖目錄 .................................................................................................................. vi
表目錄 ................................................................................................................ viii
第一章、緒論 ....................................................................................................... 1
1.1 研究動機 ................................................................................................. 1
1.2 研究範圍 ................................................................................................. 2
1.3 研究內容與方法 ..................................................................................... 2
1.4 研究流程圖 ............................................................................................. 3
第二章 文獻回顧 ................................................................................................. 4
2.1 人工智慧簡介 ......................................................................................... 4
2.1.1 卷積神經網路 ................................................................................ 5
2.1.2 區域型卷積神經網路 .................................................................... 8
2.2 市區道路養護機制 ................................................................................. 8
2.3 人行環境調查機制 ................................................................................. 9
2.4 路巡自動化辨識比較 ........................................................................... 10
2.4.1 人工巡查 ...................................................................................... 11
2.4.2 檢測車 .......................................................................................... 14
2.4.3 巡查車 .......................................................................................... 15
2.5 道路管理系統彙整沿革 ................................................................ 18
第三章 道路影像辨識軟體與硬體開發實測 ................................................... 21
3.1 AI 辨識技術於道路破壞態樣開發 ...................................................... 21
3.1.1 硬體設備 ...................................................................................... 22
3.1.2 軟體應用 ...................................................................................... 27
3.2 AI 辨識軟體開發 .................................................................................. 30
3.2.1 數據蒐集 ...................................................................................... 34
3.2.2 機器訓練 ...................................................................................... 35
3.2.3 模型辨識結果 .............................................................................. 37
3.3 案例運用分析 ...................................................................................... 39
3.3.1 依道路級別辨識破壞之比較 ..................................................... 39
3.3.2 依巡查辨識出破壞之分析 ......................................................... 40
3.3.3 網頁平台之呈現方式 ................................................................. 40
第四章 影像辨識案例分析 ............................................................................... 41
4.1 AI 辨識破壞精確度分析 ...................................................................... 41
4.1.1 破壞檢測模式與應用策略分析 ................................................. 41
4.1.2 異常態樣之分析 .......................................................................... 47
4.2 AI 辨識破壞案例分析 .......................................................................... 48
4.2.1 人工及檢測車數據分析.............................................................. 50
4.2.2 破壞年度數據比較分析.............................................................. 51
4.3 AI 辨識分析統計 .................................................................................. 52
4.3.1 鋪面破壞項目線性回歸............................................................. 53
4.3.2 T 檢定分析 .................................................................................. 54
第五章 結論與建議 ........................................................................................... 57
5.1 結論 ....................................................................................................... 57
5.2 建議 ....................................................................................................... 57
參考文獻 ............................................................................................................. 58
附錄一 自動辨識數據 ....................................................................................... 59 |
| 參考文獻 |
[1] 陳建達，「自動化鋪面平整度量測分析與破壞影像偵測系統之研究」，
國立中央大學，博士論文，(2009)。
[2] 陳林君，「影像辨識技術應用於鋪面破壞調查之研究」，國立中央大
學，碩士論文，(2014)。
[3] 宋宗勳，「柔性鋪面狀況指標檢測之研究」，國立中央大學，碩士論
文，(2004)。
[4] 許世旻，「鋪面劣化影像自動辨識應用於鋪面巡查精進研究」，國立中央
大學，碩士論文，(2016)。
[5] 鄭進源，「自動化鋪面破壞影像辨識系統導入鋪面破壞維護管理系統之
研究」，國立中央大學，碩士論文，(2013)。
[6] 蘇家弘，「以鋪面工程生命週期建構全國鋪面維護管理系統架構之研
究」，國立交通大學，碩士論文，(2011)。
[7] ASTM Standard D6433-16, “Standard Practice of Roads and Parking Lots
Pavement Condition Index Surveys.” American Society of Testing and
Materials, ASTM International, USA. (2016)。
[8] 「市區道路鋪面養護作業手冊」，內政部營建署，(2002)。
[9] 宋柏勛，「資產管理機制應用於國道柔性鋪面維護之研究—以國道三號
為例」，博士論文，國立中央大學土木工程學系，(2010)。
[10] 蔡品寬，「建構鋪面維護工程履歷於鋪面管理系統之研究—以桃園縣
政府為例」，博士論文，國立中央大學土木工程學系，(2011)。
[11] 蕭良豪，「 營建材料實驗室量測系統評估及誤差分析」，博士論文，國
立中央大學土木工程學系，(2006)。 |
| 指導教授 |
林志棟(Jyh-Dong Lin)
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審核日期 |
2020-1-21 |
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