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基於無人機與深度學習的建築外牆磁磚劣化分類與剝落面積計算模型之建構

為了解決分離式冷氣移機費用的問題，作者孔仁奕 這樣論述：

台灣目前進入一個建築物老化的時代，颱風與極端氣候等自然因素影響及工程施工品質不良、使用管理維護不當等人為因素的影響，導致建築物外牆磁磚脫落砸傷路人，而經常造成危害公共安全之事件，為避免此類憾事發生，因此建築外牆自動化檢測就顯得十分重要的，這不僅是維護建築物本體的安全，亦是維護住戶與行人之安全。本研究使用無人機與深度學習進行外牆磁磚劣化自動化檢測分類模型的建構，共選取了5,680張圖像作為模型訓練之數據集，採用經典的卷積網路VGG-16來進行模型訓練，訓練後分類模型測試結果，平均精確率為 88％，平均召回率為86%。外牆磁磚劣化自動化檢測分類後，針對剝落的外牆磚要進行維護修繕，其整體評估是至關

重要的，故再利用無人機拍攝外牆磁磚剝落之照片，經篩選後，選用500張照片作為訓練集之用，再採用VIA-2.0.8軟體，對500張外牆磁磚剝落照片，剝落之位置進行人工標註，共標註127,177個標註框。採用卷積神經網路Faster R-CNN作為研究模型，為了使訓練準度提高，將每張原始圖片切分12張，共6,000 張作為訓練集之用，經過456小時及200次的訓練後，完成收斂。運用卷積神經網路建立計算剝落面積模型，經過資料收集、彙整、標註、模型訓練、驗證及測試，以500個錨點（預選框）為最符合效益與效果，並最終導出預測磁磚剝落面積公式為 h × λ × w × λ 。運用無人機進行外牆檢測，在整

體費用上相對便宜，並且具有更高的移動性、節省檢查時間、操作更加容易、準確度亦不會因個人經驗或技能而有所差異，更能消弭檢查人員高空作業之危險因子，以達到檢查快速與修繕費用預估之自動化檢測目標。

校園節能技術之探討

為了解決分離式冷氣移機費用的問題，作者楊德彰 這樣論述：

由於能源價格上漲，節能為必要的措施，近年來學校為提升學習效率，提供資訊、網路、投影機設備以及各種精密的實驗設備。為營造舒適的環境，增加空調設備，因此用電量增加。本研究依據學校的作息特性進行規畫，經由對特定高中學校(A校)的能源使用狀況加以分析，提供一套完整的節能作法，作為學校節能的主要參考依據。本研究從以下各方面進行探討：一、說明校園主要用電設備的工作原理及耗能標準。二、針對校園主要用電設備，如電力系統、照明、空調、資訊機房、溫水泳池、鍋爐等設備，敘述其節能方法。三、依據A校歷年的能源資料統計，並以節能實例分析驗證，並規劃未來的節能目標。