科研創新價值—韌性科技 軌道構件缺失辨識系統建置研究計畫 交通部 交通部臺灣鐵路管理局( 以下簡稱臺鐵局) 之軌道構件巡檢作業，既有作法係採用 夜間人工目視方式進行，而人工目視巡檢受限於巡檢車車速及視察角度等問題，無法有 效快速進行，因此臺鐵局發展軌道構建缺失辨識系統，運用AI 技術強化巡查效率，改善 人力不足問題並提升軌道巡查安全性。 運用影像自動辨識技術，發展軌道構件缺失辨識系統 臺鐵局所開發之軌道構件缺失辨識系統，其運作模式為先以攝影機進行軌道扣件影 像拍攝，其後透過人工智慧辦識缺失種類，並提高辨識準確性及定位精度。110 年度持 續精進系統，增加側向拍攝以擴增軌腹裂縫及魚尾鈑缺失辨識等功能，所建立軌道構件 缺失辨識系統，可以自動化方式檢測軌道扣件、道釘、鋼軌、魚尾鈑等構件是否有鬆脫、 斷裂、裂縫等問題，並於Google Map 上定位有缺失之構件位置，使維修人員得以快 速查找並維修。 運用AI 技術提升巡查效率及保護人員安全 目前所發展之AI 模式的缺失檢出率(Recal l rate) 達90%以上，AI 巡查速度約 30km/hr，相較人工徒步巡查約5km/hr，提高6 倍的巡查效率，也間接減少道班人員 巡查時暴露於軌道危險的時間，提升巡查作業的安全性( 如圖4-22)。以臺鐵局臺中工務 段大甲分駐所每週巡查工作為例，AI 巡查僅需6 人次，相較於徙步巡查約需26 人次， 每週人力節省20 人次，導入AI 巡查後每年人事成本約可節省200 萬元。 171
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