[實習主題] -- 人工智慧於大範圍災損判釋之應用

Updated: Mar 1

Deep Learning Based Disaster Damage Assessment with Remote Sensing Imagery

指導老師:林偲妘 教授

專案經理:蔡昉容



當災害發生時,應變小組需在短時間內進行災損評估,進而有效分配救難人力及資源,然而若遇受損區域較大時,僅依靠人力現場勘察,則曠日廢時延後救助時間。近年加入衛星與航空遙測影像判釋,在空間上得以提高效率,但受限於需專家判讀,所能處理的資料量有限。本專案意旨針對不同災害類型、多樣地域環境條件,採用電腦視覺與深度學習模型,結合GIS工具,讀取遙測影像並對建物及基礎建設之毀損程度評估,提供決策者初步且可靠的資訊期許在時間與空間上提升效率與規模,縮短人員至前線應變支援之所需業時間。


257 views0 comments