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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

為了解決iroad新北市智慧道路管理中心的問題，作者呂思漢 這樣論述：

　　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。