透地雷達應用於省道養護巡查及AI智慧化辨識可行性之初步探討[113藍]
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內容簡介
省道一般道路柔性鋪面的養護巡查，不論是在日常經常巡查或是特別巡查，目前還是以目力檢視為主，目力檢視僅能巡查到道路表面的鋪面狀況並對有損壞鋪面進行表面的修補，然而道路鋪面的損壞有時是來自道路下的問題（路床、路基材料不良或因故被掏空、地下水影響等）所造成的，因此常發生已修補過的鋪面又重複性的損壞，而「特別檢查」一般常採用破壞性的現場開挖方式探查經常性或重複性損壞的路段，但因現場開挖受限於僅有單點及淺層開挖，往往探查不出鋪面損壞的成因，爰此，建議「特別檢查」應用透地雷達進行檢測，其能以面（大面積地毯式）的方式並針對不同深度進行非破壞檢測，相較現場開挖，較為迅速、安全、低風險、節能減碳及低汙染，且更確實、有效的檢測出經常性或重複性路段鋪面損壞的成因。應用人工智慧（AI）辨識透地雷達訊號圖像是具可行性，訪談研究對象公路局及學者專家均對發展AI辨識系統持正面的看法，惟發展AI辨識前需要建立相關的數據資料庫，尤其是本土化的數據資料，如何收集到足夠且正確的數據資料是關鍵課題。研究成果效益：1. 完成透地雷達應用於省道養護巡查的可行性評估。2. 完成AI智慧化辨識透地雷達訊號圖像的可行性評估。提供應用情形：1. 提供公路局、高速公路局及各地方政府道路管理機關道路養護巡查之參考。2. 提供本所後續辦理透地雷達、人工智慧辨識等相關研究之應用。
目錄
中文摘要 Ⅰ
英文摘要 Ⅱ
目錄 Ⅲ
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章 前 言 1-1
1.1 研究緣起 1-1
1.2 研究目的 1-2
1.3 研究方法 1-2
1.4 研究內容與流程 1-3
第二章 文獻回顧 2-1
2.1 非破壞性檢測透地雷達之概述 2-1
2.2 透地雷達應用範疇 2-3
2.2.1 地下埋設物及不明物體調查 2-3
2.2.2 地下水位深度及含水量變化探測 2-6
2.3 人工智慧辨識透地雷達訊號圖像之研究 2-9
第三章 透地雷達基本原理及相關理論 3-1
3.1透地雷達基本原理 3-1
3.2電磁論 3-3
3.2.1 電磁波基本理論 3-3
3.2.2 馬克斯威爾方程式 3-4
3.3 介質的電磁特性 3-6
3.3.1 導電度（Electrical Conductivity） 3-7
3.3.2 低耗損與高耗損介質（Low-loss and High-loss Material） 3-7
3.3.3 相對介電常數（Relative Dielectric Constant） 3-9
3.3.4 反射係數（Reflection Cofficient） 3-7
3.3.5 衰減度（Attenuation）…………………………………3-10
3.4 儀器參數之設定 3-11
第四章 透地雷達應用於省道養護巡查之可行性 4-1
4.1 省道養護之作業規定 4-1
4.1.1 省道養護巡查作業規定 4-1
4.1.2 省道鋪面養護巡查作業規定 4-2
4.1.3 省道柔性鋪面之損壞分類、現象及原因 4-3
4.1.4 省道柔性鋪面養護措施 4-6
4.1.5 省道一般道路柔性鋪面養護巡查及辦理養護措施流程 4-10
4.2 透地雷達如何應用於省道一般道路柔性鋪面養護巡查 4-12
4.2.1 透地雷達應用於道路檢測及相關案例實績之探討 4-13
4.2.2 研究對象對於透地雷達應用在省道一般道路柔性鋪面的需求、應用方式及時機 4-23
4.3 透地雷達應用於特別檢查之優點及可行性探討 4-26
4.3.1 透地雷達應用於特別檢查之優點 4-26
4.3.2 透地雷達應用於特別檢查之可行性探討 4-28
第五章 AI智慧化辨識透地雷達訊號圖像之可行性 5-1
5.1 人工智慧應用於影像辨識技術基本探討 5-1
5.1.1 機械學習與深度學習之差異 5-2
5.1.2 人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）及深度神經網路（Deep Neural Network，DNN） 5-3
5.1.3 卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN） 5-6
5.2 AI辨識透地雷達訊號圖像案例實績之探討 5-8
5.3 AI辨識透地雷達訊號圖像可行性之初步探討 5-12
5.3.1 透地雷達資料（數據）的前處理（包含資料庫的建立） 5-13
5.3.2 AI深度學習方法與模型研擬、建構與套用 5-16
5.4 小結 5-17
第六章 合作計畫之芻議 6-1
6.1 合作計畫說明……………………………………………….…6-2
6.2 預期成果、效益及應用…………………………………….…6-3
第七章 結論與建議 7-1
7.1 結論 7-1
7.2 建議 7-2
7.3 研究成果效益 7-4
7.4 提供政府單位應用情形 7-4
參考文獻 參-1
附錄一 研究對象及專家學者訪談紀錄 附1-1
附錄二 專家學者座談會會議紀錄 附2-1
附錄三 第1次工作會議紀要 附3-1
附錄四 第2次工作會議紀要 附4-1
附錄五 第3次工作會議紀要 附5-1
附錄六 期末審查意見及辦理情形說明表 附6-1
附錄七 期末報告簡報資料 附7-1
英文摘要 Ⅱ
目錄 Ⅲ
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章 前 言 1-1
1.1 研究緣起 1-1
1.2 研究目的 1-2
1.3 研究方法 1-2
1.4 研究內容與流程 1-3
第二章 文獻回顧 2-1
2.1 非破壞性檢測透地雷達之概述 2-1
2.2 透地雷達應用範疇 2-3
2.2.1 地下埋設物及不明物體調查 2-3
2.2.2 地下水位深度及含水量變化探測 2-6
2.3 人工智慧辨識透地雷達訊號圖像之研究 2-9
第三章 透地雷達基本原理及相關理論 3-1
3.1透地雷達基本原理 3-1
3.2電磁論 3-3
3.2.1 電磁波基本理論 3-3
3.2.2 馬克斯威爾方程式 3-4
3.3 介質的電磁特性 3-6
3.3.1 導電度（Electrical Conductivity） 3-7
3.3.2 低耗損與高耗損介質（Low-loss and High-loss Material） 3-7
3.3.3 相對介電常數（Relative Dielectric Constant） 3-9
3.3.4 反射係數（Reflection Cofficient） 3-7
3.3.5 衰減度（Attenuation）…………………………………3-10
3.4 儀器參數之設定 3-11
第四章 透地雷達應用於省道養護巡查之可行性 4-1
4.1 省道養護之作業規定 4-1
4.1.1 省道養護巡查作業規定 4-1
4.1.2 省道鋪面養護巡查作業規定 4-2
4.1.3 省道柔性鋪面之損壞分類、現象及原因 4-3
4.1.4 省道柔性鋪面養護措施 4-6
4.1.5 省道一般道路柔性鋪面養護巡查及辦理養護措施流程 4-10
4.2 透地雷達如何應用於省道一般道路柔性鋪面養護巡查 4-12
4.2.1 透地雷達應用於道路檢測及相關案例實績之探討 4-13
4.2.2 研究對象對於透地雷達應用在省道一般道路柔性鋪面的需求、應用方式及時機 4-23
4.3 透地雷達應用於特別檢查之優點及可行性探討 4-26
4.3.1 透地雷達應用於特別檢查之優點 4-26
4.3.2 透地雷達應用於特別檢查之可行性探討 4-28
第五章 AI智慧化辨識透地雷達訊號圖像之可行性 5-1
5.1 人工智慧應用於影像辨識技術基本探討 5-1
5.1.1 機械學習與深度學習之差異 5-2
5.1.2 人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）及深度神經網路（Deep Neural Network，DNN） 5-3
5.1.3 卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN） 5-6
5.2 AI辨識透地雷達訊號圖像案例實績之探討 5-8
5.3 AI辨識透地雷達訊號圖像可行性之初步探討 5-12
5.3.1 透地雷達資料（數據）的前處理（包含資料庫的建立） 5-13
5.3.2 AI深度學習方法與模型研擬、建構與套用 5-16
5.4 小結 5-17
第六章 合作計畫之芻議 6-1
6.1 合作計畫說明……………………………………………….…6-2
6.2 預期成果、效益及應用…………………………………….…6-3
第七章 結論與建議 7-1
7.1 結論 7-1
7.2 建議 7-2
7.3 研究成果效益 7-4
7.4 提供政府單位應用情形 7-4
參考文獻 參-1
附錄一 研究對象及專家學者訪談紀錄 附1-1
附錄二 專家學者座談會會議紀錄 附2-1
附錄三 第1次工作會議紀要 附3-1
附錄四 第2次工作會議紀要 附4-1
附錄五 第3次工作會議紀要 附5-1
附錄六 期末審查意見及辦理情形說明表 附6-1
附錄七 期末報告簡報資料 附7-1
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