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交通部運輸研究所今天(10日)發表「港區影像智慧監測技術」成果，不僅可應用無人載具深入不易巡查到的區域，還可自動辨識設備異常或損壞的情形，有效降低巡檢的人力與時間，讓港區巡檢智慧升級。
運研所港灣技術研究中心10日發布歷時4年、攜手國立台灣大學研發的「港區影像智慧監測技術」成果。
運研所副所長王穆衡表示，港灣是國家關鍵基礎設施，尤其是商港，不僅與海運息息相關，也與經濟發展密不可分；以當前因應美國對等關稅緩衝期出現的拉貨潮為例，更讓台灣的國際港口處於24小時高度運作的狀態。
因此，如何防止港區設施損壞、導致運轉中斷，成為台灣港務公司的重要課題；但是面對港口面積日益擴大、吞吐量逐漸攀升，單靠傳統人力巡檢已難因應可能出現的風險。為此，運研所先後在台中港及台北港執行「港區影像智慧監測技術」驗證，應用無人機或無人車等自動化載具，不僅可深入人員不易巡查到的區域詳實紀錄影像，還可結合機器學習，自動辨識設備異常或損壞的情形，有效降低巡檢的人力及巡查的時間，讓港區巡檢智慧升級。王穆衡說：『(原音)那比如說即將來的颱風季，那我們所有港口都在海岸邊線，那經由颱風的沖刷之後、破壞之後，那在這個颱風結束之後，港區是不是還是維持它原先颱風來臨前的妥適狀態？那像這種事情也是可以用同樣的技術去幫它作巡查。』
運研所副所長王穆衡10日說明「港區影像智慧監測技術」可以應用的範圍。 (吳琍君攝)
運研所指出，這項研發計畫斥資不到新台幣1千萬，除了可協助港務公司進行地形測量，還可採取多點巡航或單點環飛，來檢視岸邊及港區道路等設施；同時可搭配熱影像儀監測港區堆置的煤堆，或以無人車搭載熱像儀來偵測變電箱，以防止溫度過高自燃。此外，透過建置的「空間資訊整合分析平台」，也可系統性地完整記載每次巡查的影像，甚至針對異常的設施發出警示。
目前這項技術已於前年獲得財團法人中國土木水利工程學會頒發的「工程數位創新應用獎」，並在去年拿下中華空間資訊學會首屆「空間資訊永續應用獎-特優獎」的殊榮。
圖為透過「港區影像智慧監測技術」，針對岸邊設施損壞(碰墊、車擋及繫船柱)的辨識成果。 (運研所提供)
圖為透過「港區影像智慧監測技術」，針對港區道路設施(裂縫及坑洞)的辨識成果。 (運研所提供)
圖為透過「港區影像智慧監測技術」，針對港區變電箱辨識及溫度偵測的成果。 (運研所提供)