軌道異物偵測誰更準？VAIDIO 生成式AI 與雷達實測比一比

當遇到無固定模式、卻又需要偵測的情境時，生成式AI (Gen AI) 就是一個非常實用的工具。

像打架、車禍這類型態多變、難以透過 AI 訓練模型事先學習的事件，就特別適合運用生成式AI來即時判斷。

鐵軌異物偵測同樣屬於這種難以預測的情境，異物如果未能及時發現，可能導致列車進站事故或行駛安全問題，因此提升偵測的靈敏度與穩定性尤為重要。

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這次要分享一個實際案例：

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透過 VAIDIO 生成式AI 進行鐵軌異物偵測，並與一般常應用於航空跑道或列車軌道的雷達技術進行比較，評估兩種技術在不同物體尺寸與偵測距離下的表現差異。

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實測數據結果

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測試亮點｜生成式AI自動理解場景

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在實測中，生成式AI 無需事先定義「軌道」的區域或進行專門訓練，即能理解場景並辨識異物，展現出高度的語意理解與即時反應能力。
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用戶只需像日常對話般自然提問：“Is any item on the rail?”
AI 隨即回應：“Yes, there is a small wooden box on the rail.”

無須預設指令、無需框選區域，生成式AI能自主理解場景語意，讓偵測過程更智慧、更直覺。

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VAIDIO 生成式AI 偵測詳情

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物品體積: 20x20 cm

物品體積: 25x25 cm

物品體積: 30x30 cm

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雷達偵測詳情

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僅當雷達偵測到目標時，系統才會顯示對應的畫面數據

物品體積: 25x25 cm

物品體積: 30x30 cm

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分析與結論

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從本次測試結果可以看出：

• 雷達在面對體積較小（20x20cm）或距離較遠（25 m、15 m）的異物時，偵測成功率明顯下降。
• 生成式AI 即使面對小型異物與遠距離場景，仍能穩定偵測成功，展現更高的場景適應性與靈活性。
• 在異物種類多變、位置不固定的場景下，生成式AI能有效補強雷達偵測的盲點，提供更完整的安全防護。