國道三號即時影像的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

國道高速公路鋪面維護管理平台功能精進之研究

為了解決國道三號即時影像的問題，作者何旻哲 這樣論述：

國道高速公路為台灣交通的重要命脈，透過南北向與東西向的串聯將整個路網的方便性達到提升的效果與目的，從此可知高速公路的道路品質將是上至高公局局本部，下至一般用路人都時時關注的項目，因此延續碩士論文「國道高速公路平坦度檢測及舒適性指標分析之研究」繼續後續的研究，首先針對國道鋪面之舒適性、安全性、結構性、流暢性等面向進行檢測資料之調查與數據分析，接著搭配國道歷年工程履歷的資料進行鋪面工程之可行性評估與施工中的品質管理到最後的成效追蹤研討，最後透過模組化策略AHP層級分析與賽局理論模擬國道發包策略來強化國道高速公路鋪面維護管理系統導入工程生命週期分析。本研究在鋪面維護管理系統建置後將導入APP之研發

，鋪面常會因為所在的自然環境如交通量或氣溫、雨量之變化等，種種因素而產生如裂縫、人手孔、冒油、車轍與坑洞等破壞。需要定期做鋪面巡查以提升鋪面的品質，本研究將研擬一套APP裝置，且具GPS定位，此裝置可提供一般民眾與巡查人員使用，民眾可用此功能將即時鋪面現況上傳至系統，運用此最新資訊做巡查後上傳至國道鋪面維護管理系統，並提供建議養護方式與經費預估，可使巡查績效提升。國道道路台帳資料為鋪面管理最基本之資料，道路普查亦是最耗費人力的工作，希望藉由APP功能開發，於道路普查時直接現場建置資料庫藉此減少內業處理程序，提升道路巡查之效率。

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

為了解決國道三號即時影像的問題，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。