【技术实现步骤摘要】
本专利技术关于交通道路管理，尤其是指一种交通道路的路面智能检测方法及其系统的范畴。
技术介绍
1、“路平、灯亮、水沟通”一直是各县市皆致力达成的公共需求，其中，路平又是要求之首。但现行一般路平养护是采用人工目视定期巡检、民众申诉等两种方式来进行，而现有的路检设备不是“非常贵”就是“非常复杂”，如中国台湾新型专利第twm386314u号“道路检测车的铺面平坦度量测单元”。
2、路面状况代表着许多人或车的用路安全，等到民众申诉，往往已经非常严重或有交通意外发生。因此，本专利技术人希望能找一个方式，让道路养护主管单位能精确找出需整修的路段，让人民对路平维护更有感。
技术实现思路
1、缘此，为了能够配合智慧生活、智慧城市的开发，于是本专利技术的目的在于提供一种低成本建置的交通路面智能检测方法及其边缘收集装置、云端路面辨识模块与系统。
2、本专利技术的次要目的在于提供提升交通道路铺面辨识精准度的一种交通路面智能检测方法及其边缘收集装置、云端路面辨识模块与系统。
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【技术保护点】
1.一种云端路面辨识模块，其特征在于，在一云端服务器内建置一路面辨识模块，且该路面辨识模块依据各已框选的PCI铺面特征的影音串流及其所对应的惯性姿态的数据来分别辨识出不良路面的PCI铺面状况指标的特征值并储存。
2.如权利要求1所述云端路面辨识模块，其特征在于，使用由Tensorflow开发软件所开发的该路面辨识模块并以scikit-learn作为机器学习的函式库来进行数据前处理与建立模型，且该路面辨识模块依据交通道路的不良路面的后设数据，分别辨识出不良路面的该数个串流影音的铺面状况指标的特征值并作储存。
3.如权利要求2所述云端路面辨识模块，...
【技术特征摘要】
1.一种云端路面辨识模块，其特征在于，在一云端服务器内建置一路面辨识模块，且该路面辨识模块依据各已框选的pci铺面特征的影音串流及其所对应的惯性姿态的数据来分别辨识出不良路面的pci铺面状况指标的特征值并储存。
2.如权利要求1所述云端路面辨识模块，其特征在于，使用由tensorflow开发软件所开发的该路面辨识模块并以scikit-learn作为机器学习的函式库来进行数据前处理与建立模型，且该路面辨识模块依据交通道路的不良路面的后设数据，分别辨识出不良路面的该数个串流影音的铺面状况指标的特征值并作储存。
3.如权利要求2所述云端路面辨识模块，其特征在于，在该路面辨识模块采用监督式深度学习模型框架，并使用以yolo算法所识别数个不良路面串流影音的铺面状况指标的特征值及其所对应的前惯性姿态、后惯性姿态等数据来作为监督式学习的一训练样本的标记文件，进而让该铺面状况指标的特征值与前惯性姿态数据、后惯性姿态数据产生对应关联，以增进不良路面的辨识效果。
4.如权利要求3所述云端路面辨识模块，其特征在于，该路面辨识模块的训练及测试依序经过一数据前处理步骤、一建构机器学习模型并训练步骤、一评估模型步骤及一预测步骤，而在该数据前处理步骤中将训练样本区分为一75％训练集及一...
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