高空隱患毋須倚賴肉眼，OpenMV以人工智能提前偵測

高空墜物事故，往往源於長期被忽略的細微裂痕及老化問題。人工巡檢週期長、風險高，亦難以及時察覺變化。OpenMV 透過持續視覺監測，提前揭示外牆隱患。

在高樓大廈密集的城市環境中，建築物外牆老化、裂痕擴展或局部剝落，一旦未能及時發現，極易引發高空墮物等安全事故，帶來嚴重的人員及財產風險。

然而，傳統外立面巡檢主要依賴人工目測或高空作業，不僅檢查週期長、覆蓋頻率低，亦存在作業風險高、主觀判斷不一致等問題，難以滿足持續安全監管需求。透過引入SingTown科技OpenMV智能攝影機，可將外立面安全巡檢由「間歇式人工檢查」升級為「持續在線視覺監測」。

攝像頭可安裝於建築物周邊的固定監測點，或配備於升降裝置及巡檢設備上，按預設週期對建築物外立面關鍵區域進行圖像採集。OpenMV於攝像頭端側運行邊緣檢測、紋理變化分析及裂縫特徵提取算法，分析牆體表面的微細結構，並與歷史圖像比對，以識別裂痕擴展、表面剝落、局部破損等異常變化區域。

憑藉端側AI的持續比對能力，系統不僅可檢測「是否存在問題」，更能判斷「問題是否持續惡化」。所有識別程序均於OpenMV端側完成，僅輸出異常區域位置、變化趨勢等關鍵結果，大幅減少原始圖像與視頻數據的傳輸需求，降低系統頻寬及儲存壓力，為物業管理或運維單位提供明確且可執行的維護決策依據。

憑藉OpenMV的端側AI與邊緣部署優勢，高層建築外立面安全管理由「事後排查」轉變為「提前預警」，有效提升城市運行安全水平。