書籍介紹
人工智慧辨識系統開發過程需要大量時間進行數據資料前處理作業，且人工智慧學習上限的關鍵在於數據資料的數量、品質及特徵選取標記等，因此，本計畫以應用人工智慧辨識道路下方損壞瀝青鋪面的潛在風險因素為目的，探討透地雷達數據資料前處理程序及其步驟，並初步研擬前處理過程遭遇困難及問題之解決對策或建議。
為了廣泛地蒐集足夠訓練人工智慧的數據資料，本計畫除了探討以自行檢測或試驗方式蒐集數據資料之外，也探討蒐集他人已完成檢測或試驗數據資料之方式，蒐集他人已完成檢測或試驗之數據資料雖然可以增加數量，不過在蒐集及資料前處理過程會遭遇困難及問題，例如：不易蒐集到原始數據資料（Raw Data）、解譯及轉換不同透地雷達廠牌的原始數據資料之方法等。本計畫透過回顧相關文獻及調查訪談，初步研擬相應的對策或建議，例如：於勞務契約中納入乙方需提送原始數據資料予甲方，以利於後續運用及保存、建議使用Reflexw、GPR-SLICE解譯及轉換不同透地雷達廠牌的原始數據資料，以節省經費、人力及時間等。另因應數據資料的保存管理、多時期比對應用及做為後續發展人工智慧辨識系統訓練學習之來源，有建立資料庫之必要。
研究成果效益：
1. 完成探討透地雷達數據資料前處理程序及其步驟。
2. 完成初步研擬透地雷達數據資料前處理過程遭遇困難及問題之解決對策或建議。
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單位未來施政應用參考。
2. 提供本所後續辦理透地雷達、人工智慧辨識等相關研究應用參考。
目次
人工智慧辨識透地雷達訊號圖像之前處理初探
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1-3
1.3 研究方法1-3
1.4 研究內容與流程1-4
第二章 文獻回顧2-1
2.1 透地雷達數據資料格式2-1
2.2 透地雷達訊號處理2-3
2.3 資料前處理程序2-5
2.4 生成式對抗網路2-9
第三章數據資料前處理程序及步驟3-1
3.1透地雷達數據資料儲存與輸出3-1
3.2國內常用的透地雷達廠牌型號及其資料處理軟體3-3
3.2.1 透地雷達控制檢測及讀（擷）取顯示軟體3-4
3.2.2 透地雷達後處理軟體3-5
3.3 透地雷達數據資料前處理程序3-7
3.4 透地雷達數據資料前處理程序各步驟之探討3-8
3.4.1 蒐集透地雷達數據資料3-8
3.4.2 建立資料庫3-12
3.4.3 進行資料前處理3-15
3.4.4 創建資料集3-17
第四章 透地雷達數據資料前處理之過程4-1
4.1 蒐集透地雷達數據資料過程4-1
4.1.1 蒐集數據資料過程所遭遇的困難及問題4-1
4.1.2 研擬蒐集數據資料過程所遭遇困難及問題之解決對策或建議4-5
4.2 建立資料庫過程4-9
4.2.1 建立資料庫過程所遭遇的困難及問題4-10
4.2.2 研擬建立資料庫過程所遭遇的困難及問題之解決對策或建議4-11
4.3 進行資料前處理過程4-15
4.3.1 進行資料前處理過程所遭遇的困難及問題4-15
4.3.2 研擬進行資料前處理過程所遭遇困難及問題之解決對策或建議4-18
4.4 小結4-26
第五章 合作研究計畫之芻議5-1
5.1 合作研究計畫說明5-2
5.2 預期成果、效益及應用5-6
第六章 結論與建議6-1
6.1 結論………………………………………………………….…6-1
6.2 建議………………………………………………………….…6-3
6.3 研究成果效益……………………………………………….…6-3
6.4 提供政府單位應用情形…………………………………….…6-4
參考文獻參-1
附錄一 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 期末報告審查委員意見處理情形………………………….附6-1
附錄七 期末報告簡報資料附7-1
編／著／譯者簡介
本所主辦單位：運輸技術研究中心
主管：蔡立宏
計畫主持人：賴俊呈
研究人員：胡啟文
聯絡電話：(04)2658-7200
傳真號碼：(04)2657-1329
序言／導讀
人工智慧辨識系統開發過程需要大量時間進行數據資料前處理作業，且人工智慧學習上限的關鍵在於數據資料的數量、品質及特徵選取標記等，因此，本計畫以應用人工智慧辨識道路下方損壞瀝青鋪面的潛在風險因素為目的，探討透地雷達數據資料前處理程序及其步驟，並初步研擬前處理過程遭遇困難及問題之解決對策或建議。
為了廣泛地蒐集足夠訓練人工智慧的數據資料，本計畫除了探討以自行檢測或試驗方式蒐集數據資料之外，也探討蒐集他人已完成檢測或試驗數據資料之方式，蒐集他人已完成檢測或試驗之數據資料雖然可以增加數量，不過在蒐集及資料前處理過程會遭遇困難及問題，例如：不易蒐集到原始數據資料（Raw Data）、解譯及轉換不同透地雷達廠牌的原始數據資料之方法等。本計畫透過回顧相關文獻及調查訪談，初步研擬相應的對策或建議，例如：於勞務契約中納入乙方需提送原始數據資料予甲方，以利於後續運用及保存、建議使用Reflexw、GPR-SLICE解譯及轉換不同透地雷達廠牌的原始數據資料，以節省經費、人力及時間等。另因應數據資料的保存管理、多時期比對應用及做為後續發展人工智慧辨識系統訓練學習之來源，有建立資料庫之必要。
研究成果效益：
1. 完成探討透地雷達數據資料前處理程序及其步驟。
2. 完成初步研擬透地雷達數據資料前處理過程遭遇困難及問題之解決對策或建議。
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單位未來施政應用參考。
2. 提供本所後續辦理透地雷達、人工智慧辨識等相關研究應用參考。
分類
其他詳細資訊
- 適用對象：成人(學術性)
- 關鍵詞：透地雷達、人工智慧（AI）、資料前處理
- 附件：無附件
- 頁/張/片數：190
授權資訊
- 著作財產權管理機關或擁有者：交通部運輸研究所
- 取得授權資訊：聯絡處室：交通部運輸研究所運輸技術研究中心
姓名：周于楨
電話：04-26587150
地址：臺中市梧棲區中橫十路2號