三民網路書店 / 搜尋結果

本計畫研究對象為梁式橋、板橋、箱型橋等三種類型的混凝土橋梁，研究目標為利用無人機拍攝橋梁之主梁、橫隔梁、橋墩/帽梁、橋面板、橋台、翼牆/擋土牆等構件影像，再透過AI深度學習語意分割技術，偵測影像上橋梁表面各種劣化類型，包括混凝土裂縫、混凝土剝落、鋼筋銹蝕、滲水、白華損傷等。本計畫之研究主題與重點可歸納為四大項，分別為文獻分析、深度學習技術開發、無人機技術開發、橋梁3D建模與技術推廣。在深度學習技術開發部分，首先為針對資料庫資料進行清洗，最後本計畫共選取4,262張照片，進行各式劣化類型之人工標註，再依據規範與專家學者座談會建議，採DRU連動性原則，進行DRU值的人工編輯與確認，其中3,304張的DRU值有編輯過，變更比例達77.48%。另外在精度驗證部分，使用資料庫資料14座橋梁共4,805筆，本計畫透過相同資料清洗程序最後剩下833筆資料。本計畫開發了兩種語意分割深度學習模型，包括DeepLab v3++與Lawin，以及開發一個DRU推估模型。經過精度驗證與測試，證明深度學習語意分割方法進行橋梁影像自動偵測劣化區具有可行性；但DRU推估模型部分雖然具有應用潛力，但精度驗證部分，因DERU評等標準不一致問題、訓練資料數量與多樣性不足，仍有改進空間。在無人機技術開發部分，本計畫結合VIO、IMU、RTK與UWB，開發一融合定位演算法，可以在有無GNSS訊號的環境中進行自主飛行與拍照，提供無人機全局一致性的絕對定位結果，初步驗證絕對定位誤差小於30公分。此外本計畫設計開發一款Y6型橋梁檢測專用無人機，搭載上下旋轉180度之雲台，包括專門設計之LED補光設備，同時利用橋梁3D模型協助航線規劃。

最近數年來我國國際航空交通需求持續成長，已經形成國內飛航空域擁擠以及造成飛航管制不易，使得如何提升空域容量以及機場之地面設施運用效率成為重要課題。此課題涉及許多複雜因素，需要利用專門工具方能進行分析與規劃，國際上雖有現成的套裝軟體，但價格昂貴且不易客製化，而我國在開發此類軟體所需之數學規劃、數據處理、資訊等核心技術均具有國際競爭力，可完全自主研究開發。本計畫在前期成果基礎上持續研發，已經成功開發我

本研究首先蒐集國際經濟環境及空運市場概況資料，以及各國推動國籍航空公司發展的策略，掌握國際航空發展趨勢與各國民航政策；接著，依據國際空運市場供需現況，以及我國國籍航空公司之營運條件，分析我國國際航空市場結構並提出國籍航空公司間各種可能競合模式；最後，針對我國國籍航空公司競合所面臨之可能問題，提出策略與作法之建議，作為政府施政之參考。

環顧臺灣所處的亞太地區，近年來為因應經濟全球化及區域整合的趨勢，與全球海空運市場的持續成長，亞洲各主要海空運國家皆積極擬定海空運政策，除港埠設施與機場的建設之外，亦積極提昇海空運產業發展，並提出各項獎勵誘因吸引國際航商與航空公司停靠，以達到厚植國家海空運競爭力的目標。本研究的主要目的為蒐集前述國家或地區的海空運政策，並藉由專家訪問及調查了解各項發展策略方案之重要性，再利用量化統計分析方式，以得到各