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$199以下 (4)
$200~$399 (4)

出版日期


2022~2023 (8)

裝訂方式


平裝 (8)

作者


李忠剛、鄭登鍵、賴瑞應、李宜儒、陳冠州、陳翰群、施丞宥、陳建瑋、張旗晏、郭峻因 (1)
林晨光、賴瑞應、鄭登鍵、黃維信、葉隆吉、賴躍仁、黃瑋晟、李奕鋐、吳宗翰、胡啟文 (1)
林晨光、鄭登鍵、賴瑞應、黃維信、葉隆吉、賴躍仁、胡啟文 (1)
胡啟文、蔡立宏、賴瑞應、鄭登鍵、黃宇謙、黃昱翔 (1)
胡啟文、賴瑞應、鄭登鍵、黃宇謙、莊凱迪、劉文琪 (1)
謝幼屏、鄭登鍵 (1)
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 (1)
黃宇謙、鄭登鍵 (1)

出版社/品牌


交通部運研所 (8)

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8筆商品,1/1頁
鼎型塊織布橋基保護工法之現地試驗與成效評估(1/4):數值水理分析模型建置
滿額折

1.鼎型塊織布橋基保護工法之現地試驗與成效評估(1/4):數值水理分析模型建置

作者:胡啟文; 蔡立宏; 賴瑞應; 鄭登鍵; 黃宇謙; 黃昱翔  出版社:交通部運研所  出版日:2023/03/05 裝訂:平裝
本計畫針對地工織布應用於橋墩基礎保護工法,以國道3號大甲溪橋為研究對象,於109年完成現地地工織布保護工法之鋪設,驗證地工織布保護工法之施工可行性,並於110年進行觀測,本年度(111年)除延續觀測試驗橋址鼎型塊的穩定性及成效評估外,透過室內水工模型試驗結果檢定數值模擬所需參數,以建置二維數值水理模型,建立多元分析驗證方法及成效評估,做為橋管單位鋪設橋墩基礎保護工法之應用,相關成果可提供大甲溪下游之橋梁管理單位如公路總局、高速公路局、臺灣鐵路管理局以及縣市政府等單位未來施政之應用。研究成果效益:1. 藉由現地試驗,驗證地工織布結合鼎型塊保護工法之成效,提供橋梁管理單位未來設置相關保護工決策之參考。2. 延續前期室內水工模型試驗成果基礎下,建置二維數值水理分析模型,提供多元化分析方式及成效評估。提供應用情形:1.本計畫研提之地工織布結合鼎型塊保護工法,已鋪設於國道3號大甲溪橋P24L-P27R橋墩。2.本計畫研擬之地工織布保護工法鋪設斷面及施工方式,可提供本所及相關單位後續之參採。
定價:200 元, 優惠價:85 170
庫存:1
應用人工智慧辨識技術輔助臺鐵執行軌道巡查作業項目之探討
滿額折

2.應用人工智慧辨識技術輔助臺鐵執行軌道巡查作業項目之探討

作者:謝幼屏; 鄭登鍵  出版社:交通部運研所  出版日:2023/03/05 裝訂:平裝
本計畫透過深入研析目前臺鐵局路線巡查作業現況,探討本所軌道構件缺失辨識系統的後續擴大應用方向。首先,進行軌道巡查執行現況探討,綜整實務執行巡查作業的巡查人員、巡查頻率、各項問題檢查方法、維修處理方法;其次,分析各巡查項目的發生頻率、潛在危安態樣,以風險矩陣法評估各巡查項目的危安風險高低;而後就各巡查項目進行評估,探討以人工智慧影像辨識技術,替代人工目視巡查,輔助執行巡查作業的可能性;最後,研提擴大應用人工智慧辨識技術輔助巡查之方向。研究結果建議:後續可深化既有辨識項目,在螺栓鬆脫檢查上擴增辨識內容;在軌枕、道床、淨空、軌道上異物等檢查上,再深入評估有無大量、可辨識影像,以供建立高精度辨識模型;可研發人工智慧辨識技術結合振動檢查設備,以辨識軌道不整與接頭沈落問題;研發人工智慧辨識技術結合雷射或光達技術,以精進鋼軌損傷、斷裂之辨識精確度。研究成果效益:完成各類巡查項目採人工智慧辨識技術執行巡查作業之評估,研提後續人工智慧辨識技術在軌道巡查上擴大應用之方向。提供臺鐵局未來運用人工智慧辨識技術協助執行軌道巡查作業決策之應用,並做為本所後續辦理人工智慧辨識相關研究之先期計畫。提供應用情形:可提供臺鐵局工務處及各地區工務段、分駐所等軌道巡查管理單位實務應用,並可供本所後續辦理人工智慧辨識在軌道巡查研究之應用。
定價:100 元, 優惠價:85 85
無庫存,下單後進貨(採購期約30個工作天)
多期多尺度影像結合深度學習於邊坡地貌變異判識之初探(1/2):影像蒐集及辨識演算法架構探討
滿額折

3.多期多尺度影像結合深度學習於邊坡地貌變異判識之初探(1/2):影像蒐集及辨識演算法架構探討

作者:黃宇謙; 鄭登鍵  出版社:交通部運研所  出版日:2023/03/05 裝訂:平裝
交通部111年度施政計畫重點項目之一為「強化智慧應用,提升運輸效率」,提出應加強結合5G、AI等新興科技應用,實現智慧交通數位轉型;2020年版運輸政策白皮書提出「應用AI、UAV及遙測技術於鐵公路巡檢或監測」為重點之行動方案。本研究為2年期計畫之第1年期,完成的主要研究成果,計有:(1)蒐集相關深度學習應用影像辨識技術之文獻,並探討影像辨識應用於邊坡地貌變異判識之方法與可行性;(2)蒐集欲探討之邊坡場址衛星、航測、UAV…等影像,以為後續深度學習之訓練及驗證資料庫使用;(3)比較各深度學習框架及神經網路模式對於邊坡地貌判識之適用性,藉以找出合適之演算法。成果效益:本研究探討應用AI技術結合多時期、多尺度(衛星、航測、UAV…等)之邊坡監測影像進行邊坡地貌變異判識之可行性,並希冀藉由新興科技及技術之探討,於未來能達成地貌判識、裸露塌地範圍自動圈選及土方量體判定等效用,以利公路邊坡管理單位之日常巡查作業及災後復原工作更加便捷快速。提供政府單位應用情形:可提供公路總局、高速公路局於公路邊坡管理及災防之應用,以及本所人工智慧技術研發相關研究後續探討與應用。
定價:200 元, 優惠價:85 170
無庫存,下單後進貨(採購期約30個工作天)
國道三號大甲溪橋地工織布保護工法現地沖刷試驗及驗證
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4.國道三號大甲溪橋地工織布保護工法現地沖刷試驗及驗證

作者:胡啟文; 賴瑞應; 鄭登鍵; 黃宇謙; 莊凱迪; 劉文琪  出版社:交通部運研所  出版日:2022/03/05 裝訂:平裝
本研究針對地工織布應用於橋墩基礎保護工法,以國道三號大甲溪橋為研究對象,於109年完成現地地工織布保護工法之鋪設,本年度(110年)針對試驗橋址進行保護工法的沖刷穩定度觀測,評估織布保護工法之成效,以現地試驗方式來驗證本所過去的研究成果,透過本年度所觀測之資料評估結果顯示,地工織布能有效阻斷向下滲流掏刷而保護鼎型塊穩定之作用
定價:200 元, 優惠價:85 170
無庫存,下單後進貨(採購期約30個工作天)
感潮河段橋梁梁底檢測工具研發(1/4):功能精進與新興科技導入評估
滿額折

5.感潮河段橋梁梁底檢測工具研發(1/4):功能精進與新興科技導入評估

作者:林晨光; 鄭登鍵; 賴瑞應; 黃維信; 葉隆吉; 賴躍仁; 胡啟文  出版社:交通部運研所  出版日:2023/03/05 裝訂:平裝
目前市面可看到許多可應用於橋梁檢測之設備,如長桿、橋梁檢測車、橋梁檢測船、無人飛行載具、遙控船艇……,但不同的檢測設備都有其適用範圍,目前唯獨沒有合適的檢測工具可應用於感潮河段的橋梁檢測工作。因為感潮河段橋梁具有梁底淨高不足之問題,現有的檢測設備均難以深入其中拍攝梁底影像。為滿足此一需求,以協助橋梁檢測人員,可以更快速、更安全、更正確的完成橋梁檢測工作。
定價:150 元, 優惠價:85 128
無庫存,下單後進貨(採購期約30個工作天)
感潮河段橋梁梁底檢測工具精進研究
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6.感潮河段橋梁梁底檢測工具精進研究

作者:林晨光; 賴瑞應; 鄭登鍵; 黃維信; 葉隆吉; 賴躍仁; 黃瑋晟; 李奕鋐; 吳宗翰; 胡啟文  出版社:交通部運研所  出版日:2022/03/05 裝訂:平裝
感潮河段水面受漲退潮影響,橋梁時常梁底浸泡於水下,此時若梁底水泥結構產生裂縫,受海水入侵梁體易造成鋼筋鏽蝕及橋體剝落,進而逐漸降低橋梁之承載能力,嚴重影響橋梁結構安全。本研究延續2019年的「感潮河段橋梁梁底檢測工具研發建置計畫」之成果,利用多節可伸縮之特性,將鏡頭探入狹暗橋梁底部空間,橋檢人員應用梁底檢測機械手臂,即可於橋面上操作,透過回傳影像即時檢查橋梁梁底狀況。本研究精進獨立推車型工具,增長檢測臂桿至8公尺並以碳纖維改良檢測桿材質、結構,提升影像穩定度及清晰度,並新增LED補光照明、雷射虛擬尺功能及定位功能,經實地測試3座公路橋梁,已能穩定伸展並移動至橋梁下方拍攝梁底影像,除可用於檢測感潮河段橋梁底部實際狀況外,亦有助提升橋檢作業之品質、效率及人員作業安全。
定價:150 元, 優惠價:85 128
無庫存,下單後進貨(採購期約30個工作天)
軌道扣件缺失人工智慧辨識現地測試及精進研究
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7.軌道扣件缺失人工智慧辨識現地測試及精進研究

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  出版社:交通部運研所  出版日:2022/03/05 裝訂:平裝
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。
定價:200 元, 優惠價:85 170
無庫存,下單後進貨(採購期約30個工作天)
軌道構件缺失人工智慧辨識建置應用:系統擴建與宜蘭段現地測試
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8.軌道構件缺失人工智慧辨識建置應用:系統擴建與宜蘭段現地測試

作者:李忠剛; 鄭登鍵; 賴瑞應; 李宜儒; 陳冠州; 陳翰群; 施丞宥; 陳建瑋; 張旗晏; 郭峻因  出版社:交通部運研所  出版日:2023/03/05 裝訂:平裝
軌道運輸為臺灣地區最重要的大眾運輸工具之一,包含臺鐵、高鐵、各縣市捷運及輕軌建設,已遍布全臺;至2020年底為止,臺鐵局的營運總距離超過一千公里,總軌道長度更是超過兩千公里(交通部臺灣鐵路管理局,2020),軌道安全已成為現今交通運輸最重要的議題之一。影響軌道安全的因素眾多,軌道巡查作業擔負了維持軌道運輸安全的重要任務,傳統上多採用人工目視方式進行巡檢,因此受限於車速、目視角度及人眼辨識能力等諸多挑戰,因此自動化安全防護系統已成為發展主流趨勢。本計畫旨在協助交通部臺灣鐵路管理局鐵道巡查工作自動化之需求,規劃利用影像採集設備,搭配人工智慧深度學習演算法,做為軌道鐵路構件自動判別分析,用來輔助目前人工巡查工作,達到自動化軌道巡查之目的。
定價:150 元, 優惠價:85 128
無庫存,下單後進貨(採購期約30個工作天)

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