★ 道路坑洞檢測之人工智慧應用

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坑洞的問題

窪坑使美國司機，每年損失約 30 億美元的車輛維修和其他費用。這個數字尚不包括坑洞造成的事故成本。在 IAM Roadsmart（前身為高階駕駛師研究所）的一項調查中，2000 名受訪司機中，有 10 人中有 9 人表示，他們去年受到了坑洞的影響。超過一半（54%）的人表示，他們必須急轉彎或剎車，以避免坑洞的撞擊。 

什麼是視覺坑洞檢測？

坑洞檢測，是維護道路和確保安全駕駛條件的重要組成部分。這是一項具有挑戰性的任務，需要即時準確檢測和監測道路狀況。隨著電腦視覺、物聯網（IoT）和人工智慧（AI）的進步，分散式攝影機的影像傳送，可以使用深度學習模型進行分析，以使用人工智慧檢查道路狀況。

用於坑洞檢測的電腦視覺應用有廣泛的用例，包括道路維護、智慧城市、資產管理、運輸和道路管理系統。自動化坑洞檢測系統的發展，使檢測坑洞的速度更快，使及時維修成為可能，並最大限度地減少道路維護成本。

人工智慧坑洞檢測的特點

基於人工智慧的坑洞檢測應用，涉及使用多個攝影機來捕捉路面。攝影機的 影像串流，使用深度學習分割或物件檢測演算法進行處理，以自動查詢和定位多個坑洞。

• 即時檢測：人工智慧坑洞檢測應用，可以即時辨識坑洞。當使用 YOLOv7 等物體檢測模型時，坑洞被認為是要檢測的物體。
• 高精度：這些系統使用電腦視覺和深度學習演算法的組合，來準確檢測和分類坑洞，減少假陽性和假陰性。
• 多攝影機支援：基於視覺的坑洞檢測系統，可以支援多個攝影機，從不同角度捕捉路面的高品質影像。
• 警報機制：此類系統可以與警報機制整合，在檢測到坑洞時向道路維護人員、司機或車隊經理傳送通知。
• 具有成本效益：與其他坑洞檢測方法（如手動檢查）相比，基於視覺的坑洞檢測系統相對便宜，可以在更短的時間內覆蓋更大的區域，提高效率並降低成本。
• 可擴充性：基於視覺的方法很強大，適合在車隊中佈署人工智慧視覺。

 

人工智慧自動坑洞檢測的價值

深度學習的影像車牌辨識，對於需要車輛辨識以提高安全和保全、自動化和生產力的廣泛應用非常重要。

• 透過儘早檢測坑洞並及時修復，來降低車輛維護成本，以確保維護更好的基礎設施。
• 透過即時檢測和報告坑洞來提高安全性，降低事故和車輛損壞的風險。
• 透過及時和高效率地採取措施來修復道路，最大限度地減少維修成本，並確保更平穩的駕駛體驗，從而提高道路維護效率。
• 透過自動化手動流程，並用廉價而強大的人工智慧視覺檢查，取代傳統方法來節省成本，以較小的團隊覆蓋更大的區域。
• 透過收集和分析有關坑洞位置，和嚴重程度的資料，來最佳化資源和節省成本，從而進行資料驅動的決策。

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