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結合無人機與 3D 模型的智慧監測技術,提升橋梁長期損傷監測效率性 Researchers Develop an AI Framework for Long-Term Bridge Damage Monitoring
橋梁長期受到交通負荷、天候變化及環境因素影響,容易產生裂縫、混凝土剝落與漏水等損傷。傳統人工巡檢不僅耗費人力與成本,不同時期拍攝的影像也可能因角度與距離不一,增加損傷比對及判讀的困難。南韓首爾科技大學(Seoul National University of Science and Technology)研究團隊開發一套結合人工智慧、電腦視覺(Computer Vision)與三維模型建構(3D Reconstruction)的自動化監測系統。系統先利用首次無人機巡檢影像建立橋梁三維模型,再透過影像定位與影像分群(Image Clustering)技術,將後續拍攝的影像自動對應至橋梁的相同位置;同時整合全球導航衛星系統(Global Navigation Satellite System, GNSS)資料,將影像量測結果換算為實際尺寸。研究團隊以一座服役中的混凝土橋梁進行為期120天的驗證,成功追蹤裂縫、混凝土剝落及漏水情形,受損面積量測的最大誤差僅4.6%。未來,這項技術可望應用於預測性維護,並進一步延伸至隧道、水壩及高架軌道系統等基礎設施。
2026/08/03
https://techxplore.com/news/2026-08-ai-framework-term-bridge.html
TechXplore
薛孝亭