| 姓名 |
呂思漢(Szu-Han Lu)
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畢業系所 |
土木工程學系在職專班 |
| 論文名稱 |
市區道路鋪面破壞檢測導入深度學習並建立分級規格之應用
(Using Deep Learning Detection Pavement Damage And Classification Application)
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| 檔案 |
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| 摘要(中) |
由於目前科技發展快速，使用深度學習影像自動辨識鋪面破壞快速崛起，起初以自動辨識各項鋪面破壞為主，現況將破壞態樣計算分數並開始導入鋪面狀況指標(Pavement Condition Index, PCI)，以達到道路巡查過程能夠紀錄並判斷每筆道路破壞狀況。但由於各項鋪面破壞態樣辨識率並無查證標準，故研究相關辨識驗證方法，並依相關標準訂定檢測之設備標準。依照相關辨識率做巡檢車之查證、校正及驗證，將檢測數據規格統一。
透過巡查車及檢測車各項優點並合併執行及運用，如巡查車能夠透過每日在各級單位之道路做巡視檢查，並將此巡查車輛安裝需檢測之設備，並根據檢測鋪面各項指標之設備做分級，如道路平整度、鋪面狀況指標、鋪面抗滑度、鋪面結構能力評估等相關檢測數據。依照相關國際設備分級標準做分析，並將人口、設備、鋪面破壞類型做分級。後續將回傳最新道路檢測數據，以達到各項指標能夠有最新檢測數據，並利用大數據分析方式，預測鋪面未來成效評估之狀況。再將檢測之數據自動回傳至鋪面檢測系統（Pavement Detection System， PDS），由相關檢測系統判斷各級路段之檢測分數，後續再將相關巡查數據及所有檢測數據於檢測平台中檢視及操作，最後回饋至鋪面管理系統。當檢測數據能夠更即時並有效存於平台後，也能以大數據方式分析每路段需維修之比較及排序，再依據每年度有的預算去編列能夠維修之路段，以達到鋪面生命週期之利用。
後續建議將駕駛巡檢車之人員做統一教育訓練，並將相關業主及業者辦理鋪面精進研討會，提升相關從業人員對於鋪面之專業認知，以及提升道路維修之品質。 |
| 摘要(英) |
Since the rapid development of technology, using the Deep Learning to automatically identify pavement damage for image is rapidly emerging. At the beginning, the automatic identification was only used by pavement damages. However, the application of pavement condition index (PCI) was also introduced later.In order to achieve road inspections and record the inspection process. Each road data. I hope that through this research, we can explore the combined use of various advantages of inspection vehicles and inspection vehicles. Such as IRI, PCI, SN and other related index data.
When the data is more quantified, the dispatching system can also be incorporated into the paving inspection system to effectively predict the status of the paving inspection. sent back to the pavement detection system. The relevant system will determine the detection scores of all levels of road sections, and then the relevant inspection data and all the detection data will be reviewed in the detection platform.
This research will also discuss related data issues. For example, these PCI identification programs or systems do not have certain specifications and standards. Therefore, I hope that this research can explore how to establish a unified standard and apply for relevant test data based on this standard. For certification, it is more objective to confirm all identification-related data with a third-party unit. |
| 關鍵字(中) |
★ 鋪面狀況指標
★ 巡查車
★ 檢測車
★ 深度學習
★ 影像辨識
★ 卷積神經網路
★ 認證
★ 鋪面檢測系統 |
關鍵字(英) |
★ Pavement Condition Index (PCI)
★ Inspection Vehicle
★ Inspection Vehicle
★ Deep Learning
★ Image Recognition
★ Convolutional Neural Networks(CNN)
★ Certification
★ Pavement Detection System |
| 論文目次 |
目錄 I
圖目錄 V
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究內容及方法 2
1.4 研究流程 2
第二章 文獻回顧 4
2.1 巡查檢測車 4
2.1.1 臺灣 6
2.1.2 國外 8
2.1.3 小結 10
2.2 智能巡檢車設備 10
2.2.1 主機模組 12
2.2.2 相機模組 13
2.2.3 距離模組 21
2.2.4 定位模組 21
2.3 智能巡檢車軟體 23
2.3.1 深度學習 24
2.3.2 面積 29
2.3.3 鋪面狀況指標 30
2.4 鋪面管理平台 35
2.4.1 桃園市道路資訊管理系統 36
2.4.2 桃園市道路養護資訊管理平台 37
2.4.3 新北市iRoad智慧道路管理中心 38
第三章 智能巡檢車標準及規範 39
3.1 設備分級標準 39
3.1.1 依人口分布 40
3.1.2 依檢測項目 42
3.1.3 依設備等級 45
3.1.4 小結 46
3.2 破壞分級標準 46
3.2.1 日本鋪面養護指南 47
3.2.2 柔性鋪面損壞調查手冊 47
3.2.3 道路與停車場之鋪面狀況指標 49
3.3 鋪面破壞辨識率 50
3.3.1 驗證指標（validation index） 51
3.3.2 二元混淆矩陣（Confusion matrix） 52
3.3.3 平均精度（Average Precision，AP） 54
3.4 小結 57
第四章 智能巡檢車查證、校正及驗證 62
4.1 名詞定義 62
4.2 查證 63
4.2.1 查證頻率 63
4.2.2 查證流程 64
4.3 校正 65
4.3.1 相機鏡頭 65
4.3.2 影像面積 67
4.3.3 衛星定位 68
4.4 驗證 70
第五章 鋪面管理平台 73
5.1 道路圖層 73
5.2 破壞統計 74
5.3 數據即時分析 76
5.4 數據預測 77
第六章 結論與建議 79
6.1 結論 79
6.2 建議 80
參考文獻 81
附錄一 自動計算鋪面狀況指標程序書 86 |
| 參考文獻 |
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12.葛孝萱，鋪面績效整合與孔蓋平坦度特徵之研究，碩士論文，2008年。
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52.台北市政府，道路坑洞修補標準作業流程圖，中華民國108年。
53.新北市政府，道路養護標準作業程序(道路巡查及養護作業)，中華民國109年。
54.新北市政府，管線單位道路挖掘復舊自主品管及量測標準作業流程圖，中華民國109。
55.中央大學土木工程系，鋪面成效檢測車開發之研究，中華民國88年。 |
| 指導教授 |
林志棟(Jyh-Dong Lin)
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審核日期 |
2021-2-25 |
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