作者：謝禎冏、賴瑞應、謝幼屏、黃維信、謝尚琳、鄭登鍵、徐倜雲、杜宇豪、賈漢文
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本研究以AI方式進行全自動辨識鐵路軌道構件，得以降低人工巡檢的人力及時間，並將此技術實地測試與應用推廣。首先蒐集國內外鐵路軌道構件檢測案例並分析其設備、方法及國內適用性，接著建立軌道構件樣本的擷取設備，包含影像記錄及照明，再依收集之上視、側視軌道構件樣本，分為上視10種缺失類別、側視4種缺失類別與2種正常類別之影像標記，採用YOLOv4-Tiny模型進行深度學習訓練，再從測試資料驗證構件缺失檢出率。
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