纬创、交大携手开发自动化巡检系统，完成夜间维护验证朝商业化发展
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纬创今日表示，旗下移动解决方案事业单位（纬创 IMS 团队），与纬创-交大嵌入式人工智慧研究中心（交大团队）合作发展之公路与轨道等交通巡检技术已于台铁台中工务段完成第三次轨道现地验证作业，可于夜间的轨道维护环境中，以时速六十公里行驶速度条件，进行高精确度的轨道构件检测作业；验证本技术对轨道构件的缺失具有极高检出率，足可持续朝向商业化发展。
纬创 IMS 团队自 109 年起，与交大团队合作共同开发铁公路之道路路面巡检系统，过程中双方已累积大量人工智慧技术能量。团队发展的道路巡检系统，透过 AI 与机器学习（Machine Learning）技术找出道路缺失，融合纬创 IMS 团队自主研发的精准定位技术（HDPS），提供精准座标资讯，将道路异常及缺失等资讯上传至云端，提供相关养护单位应用。
本次纬创 IMS 团队参与运研所的自动化轨道巡检研究专案，即奠基于过去道路路面巡检技术之发展经验。透过台铁局台中工务段与宜兰工务段的协助，团队偕同运研所，于实际轨道场域透过 ZigRail 产品的影像辨识及精准定位技术对轨道进行检测作业，过程中以实地实车方式大量且持续地搜集多种场域的实际轨道影像资料，辅以 ZigNeurons 平台持续进行模型训练，以提升模型精准度，并累积及扩充AI模型训练图资。
纬创表示，目前验证本技术已具备极高检出率，检测项目包含轨道裂缝、扣件缺失、鱼尾钣缺失等多种铁轨构件风险项目。后续将在轨道专家协助指导之下，持续搜集与扩增影像资料内容，进一步提升缺失辨识率。
交大团队郭峻因教授指出，采用持续学习、持续部署的发展架构，透过半自动标记工具及半监督式学习加速模型发展进程，可大幅降低模型训练过程中的人力需求，同时持续学习各种不同的缺失类别。目前验证套用此架构之巡检系统已可在道路裂缝、标线缺损等常见道路异常及缺失项目的侦测上，具有一定成效。
（首图来源：纬创）
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