大同大學與交通部運輸研究所、交通部臺灣鐵路管理局共同研發的「以深度學習為基礎的軌道扣件巡檢系統」，日前獲中華智慧運輸協會「智慧運輸應用獎」肯定。

大同大學跨領域團隊由謝禎冏、謝尚琳老師領軍，資工所賈漢文、杜宇豪參與，與台鐵合作，發展「AI軌道構件巡視系統」，以AI人工智慧，提高鐵軌構件毀損、故障的檢出率，減少人力負擔、補全人工檢視的視角障礙，已應用在台鐵台中段大甲分駐所。

同樣參與「交通部運輸研究所軌道檢測計畫」的媒設系黃維信老師指出，為了改善由人工檢視軌道的不足，研究團隊打造一台符合鐵軌運行的平車，裝上攝影鏡頭、照明設備，將擷取影像回傳，由AI辨識系統，找出軌道構件是否有故障、毀損或是影響行車安全的缺失。目前人工智慧檢測的精準度達87%，比人工巡視檢視精準度81%還高。

研究團隊指出，AI人工智慧不斷學習，可望再提高檢查結果的精確度。目前以人工、AI檢測系統併行，優先於大甲分駐所上路。一方面減少人力的負荷和視覺疲勞造成的不安全，另一方面，也加快巡檢時間，辨識影像速度是55張/秒，且可辨識出不同的構件和缺失，效率高、成本低。

不管颳風下雨，台鐵工作人員都要走上十公里，仔細檢視軌道，對人力和安全都是負擔。有了AI辨識系統，可以大幅提升效率，未來計畫將辨識系統安裝於列車上，提高影像拍攝頻率、增加AI辨識覆蓋率，明年台鐵將推廣到更多工務段進行實際使用。

照片/中華智慧運輸協會