TWM631891U - 智慧型道路巡查車輛 - Google Patents

Abstract

一種智慧型道路巡查車輛，其在一車輛上設置包含有：一車用電池；一車載自動診斷系統(OBD)，係電性連接該車用電池，用以偵測該車輛之里程紀錄；一工業電腦，電性連接車載自動診斷系統，其可由車用電池供給所需電力，內建有一人工智慧辨識演算法；一工業相機，裝設在車輛的車頂或車內，且電性連接工業電腦，用以擷取一道路影像；一螢幕，裝設在車輛內，並電性連接工業電腦，將工業相機所擷取之道路影像顯示在螢幕上；以及一GPS，電性連接工業電腦，其每隔一段時間上傳GPS軌跡，並將工業電腦的即時辨識影像或照片，連接至一雲端並上傳到一人工智慧識別系統。藉此，解決先前技術傳統道路檢測系統的檢測車不僅車型龐大且設備多、成本昂貴之問題點，進而具有減少體積、簡化設備及減少成本之功效增進。

Description

智慧型道路巡查車輛

本創作係有關一種智慧型道路巡查車輛，尤指一種以車載自動診斷系統並配合人工智慧辨識演算法，引領最便捷的道路檢測裝置。

按，傳統的道路巡查檢測作業，除了進行鋪面高程量測與鋪面影像擷取外，通常還會配合其餘設備進行資料蒐集，盡可能在一次檢測過程中將道路上所有訊息保留，習知有利用數位相機拍攝街景以達到路面影像收集之效果，但數位相機拍攝之畫面僅能呈現部分影像，而無法有效的呈現路面狀況，進而發展出街景實錄技術，該項技術可輔助其餘系統中之數位資料所無法呈現的道路實況，工程師將獲得更多可供視覺判斷之資訊，然而目前之街景實錄為了使拍攝視野更廣而將錄影機架設於車頂上，但此種方式導致錄影機飽受日曬雨淋容易損壞。再者，國外雖有專門分析道路之自動道路分析儀(Automatic Road Analyzer,ARAN)，該設備可於高速下施測，其完整的系統能同時收集並測定道路狀況、表面粗糙度、裂縫、坑洞、車轍深度、道路曲線半徑、縱斷剖面、橫斷剖面、結構層數、表面摩擦係數、全球衛星定位、地理座標、路權攝影、標線反光度等等各種數據。

惟查，近年來國內引進一部功能只包含道路狀況、表面粗糙度、裂縫、坑洞、車轍深度、全球衛星定位、路權攝影，此功能未齊全的道路巡查檢測車，採購費用高達千萬元，不僅價格不斐，且此檢測車係由國外引進，修護保養不易，另外，此檢測車在台灣地區之適用性、普及性上仍有待考驗，例如：其在巡查作業端，可能因為現場交通情形無法下車拍照，另外傳統的巡修方式有可能廠商為了達到巡查覆蓋率，進而無法仔細尋找路面各項缺失並做記 錄，僅能針對坑洞做臨時性修補，針對隱性的路面破壞也無法進行監控，為其最大的問題點。

是以，如何開發一種更具機動性及實用性之道路巡查車輛，乃為本創作所欲解決的課題。

緣是，本創作之主要目的，提供一種智慧型道路巡查車輛，其以車載自動診斷系統，配合人工智慧辨識演算法，用以解決先前技術傳統道路檢測系統的檢測車不僅車型龐大且設備多、成本昂貴之問題點，進而具有減少體積、簡化設備及減少成本之功效增進。

為達上述目的，本創作所採用之技術手段，其係在一車輛上設置包含有：一車用電池，係裝設在該車輛上；一車載自動診斷系統，係電性連接該車用電池，且該車載自動診斷系統用以偵測該車輛之里程紀錄；一工業電腦，電性連接該車載自動診斷系統，其可由該車用電池供給所需電力，該工業電腦包括內建有一人工智慧辨識演算法；一工業相機，其係裝設在該車輛的車頂或車輛內，且電性連接該工業電腦，用以擷取一道路影像；一螢幕，係裝設在該車內上，並電性連接該工業電腦，將該工業相機所擷取之該道路影像顯示在該螢幕上；以及一GPS，電性連接該工業電腦，該GPS每隔一段時間上傳GPS軌跡，並將該工業電腦的即時辨識影像或照片，連接至一雲端並上傳到一人工智慧識別系統。

依據前揭特徵，該車載自動診斷系統藉由該車輛之里程紀錄計算，每移動一預定距離(公尺)送發收一次觸發訊號，且配合該工業電腦以該人工智慧辨識演算法即時辨識該照片是否為該破壞資訊，而將該破壞資訊傳送至該人工智慧識別系統。

依據前揭特徵，該GPS每隔一秒至數秒鐘上傳GPS軌跡，且 該GPS定位轉換市區地址。

依據前揭特徵，該人工智慧辨識演算法包括可為一YOLACT即時辨識演算法。

依據前揭特徵，該工業相機包括可裝設在該車輛的車頂上。

依據前揭特徵，該工業相機包括可裝設在該車輛內。

藉助上揭技術構成，本創作所揭露智慧型道路巡查機車，其利用車輛之車載自動診斷系統、該工業電腦鏡頭，並配合該人工智慧辨識演算法，辨識是否為該破壞資訊，一併解決傳統道路檢測系統的檢查車輛在車型龐大、設備多、成本昂貴、數位相機單一型態之問題點，進而具有減少體積、簡化設備、減少成本及擴展性之功效增進。

10:車輛

10A:智慧型道路巡查車輛

11:YOLACT即時辨識演算法

20:車用電池

30:車載自動診斷系統(OBD)

40:工業電腦

50:工業相機

60:螢幕

70:GPS

80:雲端

90:人工智慧識別系統

100:地理資訊系統與影像資料庫

110:智慧道路管理系統

圖1A係本創作智慧型道路巡查車輛之側視圖，顯示工業相機裝設在車輛的車頂。

圖1B係本創作智慧型道路巡查車輛之側視圖，顯示工業相機裝設在車輛內。

圖2係本創作智慧型道路巡查車輛之俯視圖。

圖3係本創作之資料上傳流程圖。

圖4係本創作模型訓練過程流程圖。

為充分瞭解本創作，茲藉由下述具體之實施例，並配合所附之圖式，對本創作做一詳細說明。本領域技術人員可由本說明書所公開的內容瞭解本創作的目的、特徵及功效。須注意的是，本創作可通過其他不同的具體實施例加以實施或應用，本說明書中的各項細節亦可基於不同觀點，在不悖離本創作的 精神下進行各種變更。另外，本創作所附之圖式僅為簡單示意說明，並非依實際尺寸的描繪。以下的實施方式將進一步詳細說明本創作的相關技術內容，但所公開的內容並非用以限制本創作的技術範圍。說明如後： 首先，如圖1A、1B至圖2所示，本創作智慧型道路巡查車輛10A，其較佳可行實施例，係在一車輛10上設置包含有：一車用電池20；一車載自動診斷系統(On-Board Diagnostics，OBD)30，係電性連接該車用電池20，且該車載自動診斷系統30用以偵測該車輛10之里程紀錄；一工業電腦40，電性連接該車載自動診斷系統30，其可由該車用電池20供給所需電力，該工業電腦40包括內建有一人工智慧辨識演算法；一工業相機50，其係裝設在該車輛10上，且電性連接該工業電腦40，用以擷取一道路影像；本實施例中，該工業相機50係可如圖1A所示，裝設在車輛10的車頂上，但不限於此；其亦可圖1B所示，裝設在車輛內。因此只要拍攝角度適當的位置皆可裝設，且不限定一個該工業相機50。

一螢幕60，係裝設在該車輛10上，並電性連接該工業電腦40，將該工業相機50所擷取之該道路影像顯示在該螢幕60上；以及一GPS70，電性連接該工業電腦40，該GPS70每隔一段時間上傳GPS軌跡，並將該工業電腦40的即時辨識影像或照片，連接至一雲端80並上傳到一人工智慧識別系統90。

本實施例中，該車載自動診斷系統30，用以偵測該車輛10之里程紀錄或紀錄該車輛10在行駛中的各項物理數據，如該車用電池20之電力、引擎轉速、車速等等，但不限於此。

本實施例中，該GPS 70，每隔一秒至數秒鐘上傳GPS軌跡，也能以GPS 70定位轉換市區地址，但不限於此。

圖3係本創作之資料上傳流程圖，該智慧型道路巡查車輛10A的工業電腦40內建有人工智慧辨識演算法，本實施例中，該人工智慧辨識演算法可以 是一YOLACT(Real-time Instance Segmentation)即時辨識演算法11，但不限於此。可將該道路影像分解成連續照片，並擷取該照片辨識是否具有一破壞資訊。接著，利用該GPS 70每隔一段時間上傳GPS軌跡，並將該工業電腦40的即時辨識影像或照片，連接至該雲端80並上傳到該人工智慧識別系統90。

本實施例中，該人工智慧辨識演算法(YOLACT即時辨識演算法11)設在該工業電腦40內，而在前端對該照片辨識是否為該破壞資訊，如此一來，能將破壞的辨識資訊、GPS點位、道路里程與破壞照片等，即時傳送到該雲端至該平台90，而供辦公室的系統人員近行查詢或派工。

本實施例中，該平台90包括設有一SOLO二篩單元、裂縫自動辨識單元及一車道辨識單元。進一步，該平台90在數十分鐘後將資料上傳至一地理資訊系統與影像資料庫100，然後再上傳至一智慧道路管理系統110。本實施例中，該地理資訊系統與影像資料庫100包括設有一EPCI計算單元及一資訊展示單元；該智慧道路管理系統110包括設有一影像儲存單元及一破壞資訊整合單元，但不限於此。

圖4係本創作模型訓練過程流程圖，本實施例中，該模型訓練過程包括：收集破壞照片11→標示破壞12→影像旋轉13a、鏡向翻轉13b、增加噪點13c→模型訓練14→資料驗證15→現地進行人工比對16→驗證遺漏率和準確率17。如有標記遺漏或誤判，則重新標記18→再回到模型訓練14。藉由該模型訓練14學習該破壞照片11之樣本進行訓練後，則可辨識出該破壞資訊，而該破壞資訊可參考美國材料試驗學會標準測試(American Society for Testing and Materials,ASTM)所制定之ASTM D6433，且該人工智慧辨識演算法，包括一opencv資料庫，該open資料庫與該影像模型訓練14相互配合，在本實施例中，該模型訓練14可包括YOLO訓練模型或Mask-RCNN訓練模型其中之一，但不限於此。

依據前揭特徵，該人工智慧辨識演算法可包括一影像訓練模型，該影像訓練模型以一感興趣區域選圈該照片上之該破壞資訊，並由該影像訓練模型學習該破壞資訊之樣本進行訓練後，則可辨識出該破壞資訊。

承上，在本實施例中，該破壞資訊包括一破壞類型，該破壞類型為坑洞(Potholes)、補綻(Patch)、鱷魚狀裂縫(Alligator Cracking)、縱橫向裂縫(Cracking)、人手孔(Cover)或凹凸其中之一所構成，但不限定於此。

承上，在本實施例中，該破壞資訊包括一破壞程度，當該破壞類型為該坑洞，則該破壞程度之嚴重程度判斷準則為直徑；當該破壞類型為該補綻，則該破壞程度之嚴重程度判斷準則為是否方正及多邊形；當該破壞類型為該鱷魚狀裂縫，則該破壞程度之嚴重程度判斷準則為裂縫寬度；當該破壞類型為該縱橫向裂縫，則該破壞程度之嚴重程度判斷準則為裂縫寬度及裂縫長度；當該破壞類型為該人手孔，則該破壞程度之嚴重程度判斷準則為記錄位置，但不限定於此。

基於如此之構成，本創作所揭露的智慧型道路巡查車輛10A，以該車輛10之車載自動診斷系統30、該工業電腦鏡頭20，並配合該人工智慧辨識演算法，辨識是否為該破壞資訊，一併解決傳統道路檢測系統的檢查車在車型龐大、設備多、成本昂貴、數位相機單一型態之問題點，進而具有減少體積、簡化設備、減少成本及擴展性之功效增進，而採用深度學習(卷積神經網路)技術進行辨識、採用機器視覺技術進行破壞圈選、使用儀控技術進行距離感測進行外部觸發、GPS定位轉換市區地址等技術特徵。

綜上所述，本創作所揭示之技術手段，確具「新穎性」、「進步性」及「可供產業利用」等新型專利要件，祈請 鈞局惠賜專利，以勵創作，無任德感。

惟，上述所揭露之圖式、說明，僅為本創作之較佳實施例，大凡熟 悉此項技藝人士，依本案精神範疇所作之修飾或等效變化，仍應包括在本案申請專利範圍內。

10:車輛

10A:智慧型道路巡查車輛

20:車用電池

30:車載自動診斷系統(OBD)

40:工業電腦

50:工業相機

60:螢幕

70:GPS

80:雲端

90:人工智慧識別系統

Claims (6)

1. 一種智慧型道路巡查車輛，其係在一車輛上設置包含有：一車用電池，係裝設在該車輛上；一車載自動診斷系統(OBD)，係電性連接該車用電池，且該車載自動診斷系統用以偵測該車輛之里程紀錄；一工業電腦，電性連接該車載自動診斷系統，其可由該車用電池供給所需電力，該工業電腦包括內建有一人工智慧辨識演算法；一工業相機，其係裝設在該車輛上，且電性連接該工業電腦，用以擷取一道路影像；一螢幕，係裝設在該車輛內，並電性連接該工業電腦，將該工業相機所擷取之該道路影像顯示在該螢幕上；以及一GPS，電性連接該工業電腦，該GPS每隔一段時間上傳GPS軌跡，並將該工業電腦的即時辨識影像或照片，連接至一雲端並上傳到一人工智慧識別系統。
2. 如請求項1所述之智慧型道路巡查車輛，其中，該車載自動診斷系統藉由該車輛之里程紀錄計算，每移動一預定距離送發收一次觸發訊號，且配合該工業電腦以該人工智慧辨識演算法，即時辨識該照片是否為一破壞資訊，而將該破壞資訊傳送至該人工智慧識別系統。
3. 如請求項1所述之智慧型道路巡查車輛，其中，該GPS每隔一秒至數秒鐘上傳GPS軌跡，且該GPS定位轉換市區地址。
4. 如請求項1所述之智慧型道路巡查車輛，其中，該人工智慧辨識演算法包括為一YOLACT即時辨識演算法。
5. 如請求項1所述之智慧型道路巡查車輛，其中，該工業相機包括裝設在該車輛的車頂上。
6. 如請求項1所述之智慧型道路巡查車輛，其中，該工業相機包括裝設在該車輛內。

Images