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GoPro 參數設定進入發燒排行的影片

基於YOLOv4應用的軌道缺失扣件偵測

為了解決GoPro 參數設定的問題，作者洪瑋宏 這樣論述：

台灣鐵路作為串連整個島嶼人力與物力的重要基礎建設，每公里的鐵路具有1500到1800根枕木，基礎的扣件(固定軌道與枕木的元件)每根枕木上有4個，即為每公里有6000到7200個元件需要檢查，現行的方式幾乎所有安全檢查都以人力進行，且基於安全因素，人力巡檢的時間為無客車運行的半夜，受限的夜間視野與長時間的單調工作導致的精神疲乏使得巡檢效率不彰，為改善此一現狀，需要自動化的軌道安全狀況辨識系統，將人力集中到真正只能由人類處理的部分，相較於人類的反應速度，高速攝影機的效能使巡檢能夠以更加高速的行駛速度進行，而深度學習的影像辨識技術則可以提供近似於人類的軌道安全狀況判斷。本研究目的為透過深度學習影像

辨識技術辨識移動環境下的軌道扣件狀況。基於目標檢測網路之YOLOv4，測試於夜間且移動中物件被檢出的可行性。在解析度416*416下使用7300張相片進行訓練後，並於測試集中的824張相片辨識結果中達到了91.52%的mAP、86%的召回率、84%的準確率，以及 FPS:53.6的辨識速度。本研究亦以辨識結果為基礎建置兩種系統運作模式，分別為雲端服務模式以及本機即時辨識模式；使用者上傳拍攝的影像後，系統自動依據影像資訊產生辨識結果，包括逐幀的物件辨識結果、缺失地點列表與回放原始影片功能。此外因應台鐵端的業務需求，本研究系統亦設計使之能自動將GPS座標轉換為百公尺樁(台鐵內部里程標記)，同時提供

人性化的地圖檢視模式；另在本機即時辨識模式中，則設計讓工程人員進行巡檢時，系統便能以即時辨識模式自動辨識巡檢車下方的軌道扣件狀況，維護人員不再需要長時間注視著軌道，只需在系統通知出現時，進行複檢並處理即可，除了GPS外，本研究亦使用速度計、陀螺儀與加速度計等感應器修正GPS偏移問題，將GPS定位座標與實際座標的差異最小化至3-5公尺內，並同時提供GPS訊號受到干擾時的輔助定位與校正(如隧道內)。本研究最終在3.5公里長的測試路段進行系統評估。以往人工以5公里的時速完成巡檢時，僅能找出52個缺失，而本系統能以30公里的時速找出人工巡檢列表上的46個缺失，除此之外，還再額外找出7個人工沒有找出來的

缺失扣件；除此之外，本研究亦以其他地區所拍攝的軌道影像測試本系統的泛用性，結果顯示在台鐵另外4個地區，共11個影片(時長約120分鐘)，的辨識結果中達到了平均86%的準確率。以上證明了本系統在找出缺失扣件上已有與人相當的能力，且效率更好。