高空隱患不靠肉眼，OpenMV 以 AI 提前偵測

高空墜物事故，往往源自長期被忽視的細小裂痕與老化問題。人工巡檢週期長、風險高，亦難以即時察覺變化。OpenMV 透過持續性視覺監測，提前揭露建築外立面之潛在隱患。

於高樓林立之都市環境中，建築物外牆若出現老化、裂痕擴展或局部剝落等情形，一旦未能即時察覺，極易引發高空墜物等安全事故，造成嚴重之人員與財產風險。

然而，傳統外立面巡檢主要仰賴人工目視檢查或高空作業，不僅檢查週期長、覆蓋頻率低，且存在作業風險高、主觀判斷不一致等問題，難以滿足持續安全監管之需求。透過導入SingTown科技OpenMV智慧攝影機，可將外立面安全巡檢由「間歇式人工檢查」升級為「持續線上視覺監測」。

攝影機可安裝於建築物周邊之固定監測點，或搭載於升降裝置、巡檢設備上，依設定週期對外牆關鍵區域進行影像擷取。OpenMV 於攝影機端側執行邊緣檢測、紋理變化分析與裂縫特徵萃取演算法，針對牆面表面之微細結構進行分析，並與歷史影像比對，以辨識裂痕擴展、表面剝落、局部破損等異常變化區域。

藉由端側AI的連續比對能力，系統不僅可判斷「是否存在問題」，更能評估「問題是否持續惡化」。所有辨識程序均於OpenMV端側完成，僅輸出異常區域位置、變化趨勢等關鍵結果，大幅降低原始影像與影片資料之傳輸需求，減輕系統頻寬與儲存負擔，為物業管理或維運單位提供明確且具執行性的維護決策依據。

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