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。

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