軌道扣件缺失辨識系統精進研究

謝禎冏；林雅雯；謝尚琳；黃維信；洪瑋宏；杜宇豪；賈漢文；徐倜雲

港灣季刊

120期（2021 / 10 / 01）

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軌道扣件可將鐵軌緊扣在軌道上，對於列車能否平穩及安全的行駛影響至鉅。本研究建立軌道扣件影像的收集設備，依收集之軌道扣件資料，透過影像標記處理，採用YOLOv4（You only look once）演算法進行深度學習模型訓練，再從測試資料驗證扣件缺失召回率，109年實驗共錄製70公里軌道扣件影像，在108年以YOLO v3驗證，扣件準確率（Precision rate）為82.5%，扣件缺失召回率（Recall rate）為74.5%，109年計畫採用YOLOv4，訓練方式由原扣件正常資料，改用扣件缺失資料，扣件缺失召回率提升至87%，類別平均準確率（mAP）提升為94.8%，辨識系統速度超過55張／秒。為方便軌道巡檢人員尋找扣件，本研究另開發雲端儲存、辨識、與手機APP查詢，GPS／陀螺儀定位等凾能，可於Google Map顯示鐵路里程樁號（每百公尺），定位缺失扣件位置，方便檢修人員尋修，提升維管效能。

1. 林雅雯,謝禎冏,黃維信,謝尚琳,洪瑋宏,李明德(2020)。扣件缺失辨識系統之建置研究。港灣季刊，116
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