| AI浪襲判釋技術上線 強化花蓮海岸公路與港區防災能力 |
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| 最後更新時間：12月 | 9日 , 2025 |
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| 交通部運輸研究所近日於公路局東區養護工程分局花蓮工務段，以及臺灣港務股份有限公司花蓮港務分公司舉辦「浪襲影像判釋及數值模擬技術研發成果教育訓練」，正式將最新研發的 AI 影像判釋與數值模擬預警技術導入第一線管理單位，協助強化海岸公路與港區的災防決策。 |
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花蓮地區特殊的海象條件使台11線部分路段在颱風季節特別容易遭受大浪侵襲，不僅可能造成路基淘刷，也對用路人構成重大風險；花蓮港東防波堤目前正進行施工作業，期間亦有巡查人員與垂釣民眾活動，面對颱風外海長浪，同樣存在越波與浪襲危害。運研所因此以「影像智慧化技術判釋海岸公路及防波堤越波研究」為基礎，研發並部署一套兼具即時判讀與預警功能的新世代災防技術。
此次技術核心為 影像 AI 判釋結合數值模擬。研究團隊透過影像分析與深度學習模型，成功建立可即時判釋海岸公路波浪溯升高度、辨識花蓮港東堤越波情況的算法。同時採用波浪數值模式並整合機器學習，建立更貼近實際海象的預警模組。兩者結合後，能在颱風或強浪事件前後提供更加準確的預警資訊。
依據應用場域不同，運研所將研發成果整合為兩套可直接運用的系統──「花蓮海岸公路浪襲預警系統」與「花蓮港東堤越波示警及預警系統」。系統同時吸收海象觀測資料、AI 影像判釋資訊與數值模擬結果，並以簡易網頁呈現給管理單位，讓工作人員能在災前快速掌握海況變化，於封路、交控、巡查、施工調度等情境做出更具效率與安全性的判斷。
運研所表示，期望藉由技術推廣與教育訓練，使公路與港區管理單位能熟悉並落實使用此套預警工具。未來也將持續優化 AI 模型與監測流程，協助更多沿海道路與港灣場域提升災防韌性，最終目標是保障用路人、作業人員與港區民眾的生命安全，並降低極端氣候下的基礎建設風險。 |
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