摘要
我國之道路工程為公共工程中數量最多，且與民生關係最密切者，國內自民國88年引進ARRN檢測技術後，藉由各方學者與專家之努力，國內發展出許多的鋪面維護管理系統與檢測設備，而為使鋪面維護管理系統之資訊能不斷快速更新，定期定時的提供大量的鋪面管理資訊對於系統是不可或缺的，而要如何使用檢測儀器完成路面影像掃瞄、拍攝、量測等工作，並使用軟體自行判讀計算指標，偵測鋪面破壞予以定位，在國內管理單位並無實際執行成功案例。人工智能已應用於許多領域，近年來，道路工程相關的管理和檢測已逐漸導入了人工智能。但是，大多數道路管理部門對人工智能是否可以代替人類甚至是高級工程師表達懷疑或缺乏信心。因此本研究將使用現有常用之人工智能算法Mask-RCNN，Yolo，Yolack，進行道路破壞分類標記和訓練，然後針對不同的樣本數，訓練時間，效率，損失值及其他數據進行比對。再以將人工智能導入新北市道路巡查工作中，分析人工智能在道路巡檢的優劣與可行性。本研究尚利用定框技術建立影像自動匯入功能，能將匯入影像自動進行分類，藉以統計數量與種類，建構鋪面現況指標，希望藉此能客觀評估鋪面服務力現況；此外，依據影像資料判讀正確率已達70%，可以代替人類甚至是高級工程師表達懷疑或缺乏信心。
參考文獻
Alan, M.(1950).Turing. Computing machinery and intelligence.Mind.59(236),433-460.
Bolya, D.,Zhou, C.,Xiao, F.,Lee, Y.(2019).YOLACT: Real-Time Instance Segmentation.2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV).(2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)).
Girshick, R.(2015).Fastr-cnn.Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.(Proceedings of the IEEE international conference on computer vision).
Girshick, R.,Donahue, J.,Darrell, T.,Malik, J.(2014).Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.(Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition).
He, K.,Gkioxari, G.,Dollár, P.,Girshick, R.(2017).Maskr-cnn.Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.(Proceedings of the IEEE international conference on computer vision).