ＡＩ土石流辨識
AI-Based Debris Flow Detection
現場情境分析
結構物是否受損判斷結果
結構物完整，暫無受損跡象。
處置作為
AI土石流辨識介紹
AI Debris Flow Detection Overview
透過模擬人類的視覺思維方式，運用AI多模態模型進行土石流的監測與識別，訓練使AI能夠從CCD攝影影像中學習並解讀畫面內容，進而推斷出影像所呈現的情境，並判斷是否需要主動通知相關人員進行現場確認。這項技術不僅能有效降低人力負擔，還能提升災害潛勢區域的監控效率與反應能力。
AI技術的應用
Applications of AI Technology
讓AI依據以下關鍵特徵進行影像分析：
這些特徵將幫助AI推論影像所呈現的情境，並決定是否需要進一步的現場確認
AI土石流辨識介紹
Benefits of Application
傳統的CCD攝影監控系統通常需要人力長時間守視，這不僅造成了極大的工作負擔，也可能導致監控效率低下。導入AI輔助後，系統能夠進行初步分析，並將警示畫面提供給人員進行二次確認。這樣的流程不僅有效降低了人力負擔，還大幅提升了對於災害潛勢區域的監控效率與反應能力。
AI多模態模型在土石流監測中的應用，展現了其在提升監控效率和減輕人力負擔方面的潛力。隨著技術的進步，未來的災害監控將更加智能化，為相關人員提供更為精確的決策支持。
ＡＩ辦識流程設計
AI Recognition Process Design
案例說明 —豐丘觀測站_上游CCD
Case Description
#災害發生前影像
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是否有明顯降雨現象
- 判斷結果：無明顯降雨。
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理由：無明顯雨滴、水霧或霧化現象，也未觀察到葉面水珠或明顯濕潤光澤。整體光線偏柔和、天空無法判別，但現場植物並未因雨勢明顯搖晃或出現風雨造成的模糊感。
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水流狀況判斷結果
- 水位正常、無明顯急流現象。
- 理由：水體僅有局部可見（右下方混凝土結構下方），但水面不明顯湍流，無激波或水花飛濺。
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水體顏色判斷結果
- 水體可能清澈但需更多角度佐證。
- 理由：水體顏色偏暗，但由於角度與光照限制，無法明確判別其是否為混濁水體（如土石流或高含沙量狀況）。未見水位高漲或溢流現象，結構物（疑似量水構造）周圍未見水痕線高於構造物表面。
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結構物是否受損判斷結果
- 結構物完整，暫無受損跡象。
- 理由：可見一處混凝土構造物（可能為排水道或護岸）處於影像右下側，結構表面無明顯破裂、傾斜或衝刷痕跡。周圍有黃色黑斜紋標示牌，排列整齊，無掉落或位移跡象。
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特徵顯示
- 影像應呈現一個未下雨、河道（或排水）穩定、無明顯災害徵象的畫面。
- 水體與結構物都處於正常狀態，亦未發現初步需立即關注的異常徵候。
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結論
#事件發生
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是否有明顯降雨現象
- 判斷結果：有明顯降雨或濕氣重。
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理由：畫面整體出現明顯的白霧狀（霧氣、水氣），能見度低，並且畫面左側下方有明顯雨絲或水線，推測為正在下雨或剛下過雨。
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水流狀況判斷結果
- 水勢湍急或有土石流現象。
- 理由：畫面中央偏右部分可見大片灰白色混濁水體，類似泥水或土石流，水面上有大量泥沙翻滾的痕跡，顯示可能是暴雨後的強流。
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水體顏色判斷結果
- 混濁、夾帶大量泥沙。
- 理由：水體非清澈透明，而是呈現灰白色甚至帶點褐色，表示泥沙含量極高，可能源於上游暴雨或土石鬆動。
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結構物是否受損判斷結果
- 可能有結構物受損跡象。
- 理由：畫面左側似乎出現部分水泥或石造結構殘骸（如橋基或堤防），但看起來已被水流或泥沙部分掩埋，無法辨識完整形狀，可能顯示結構已被沖刷或埋沒。
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特徵顯示
- 水體混濁、流速快。
- 空氣中有大量水氣或雨霧。
- 植生完整但處於雨中。
- 疑似結構物受損、被掩埋。
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結論
- 可能為暴雨或颱風過後的山區河道或溪谷監視畫面，出現土石流或洪水現象。
- 發送通知，進行確認。
結論
AI多模態模型在土石流監測中的應用，展現了其在提升監控效率和減輕人力負擔方面的潛力。
隨著技術的進步，未來的災害監控將更加智能化，為相關人員提供更為精確的決策支援。
