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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77期重劃區mobile01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。

地方永續發展與台南社區大學台江分校的在地行動

為了解決77期重劃區mobile01的問題，作者楊仕丞 這樣論述：

本文嘗試探索全國第一座與廟宇共構的社區大學—台南社區大學台江分校，如何透過結合舊有組織和節慶的創新課程與行動，促進安南區的災害韌性和永續發展？本研究嘗試分析社會組織之間的結合與轉型，特別是傳統廟宇組織，除卻作為地方的信仰中心外，更透過作為社區大學的所在地，恢復教育學習的功能及產生新型態的社會活動，並帶動環境教育與保育行動，達到促進地方永續發展的成效。本文首先回顧先前研究安南區的文獻，並且搜尋歷史資料庫，界定研究方向，發現社會創新理論有助於彌補目前文獻較偏向於探討安南區之社會科學領域之缺憾，接著以參與式觀察與半結構式訪談來與現有資料對話。參與式觀察部分，選定社區大學之演講或相關活動場域，紀錄現

場的氛圍、人與人之間的互動等資訊，並且以半結構式訪談選定關鍵受訪者，輔助本文的研究發問與重點。最後本研究在訪談的過程中發現社區大學靈活地隨著時代變遷而轉型，其教學緊密扣合安南區傳統的宗教文化體系，但為了因應外來人口的大量移入，也安排符合新興都市中產階級的課程內容，經歷巧妙地轉化，讓劇烈變遷的人口性質能與安南區逐漸增加的環境議題對話，並且催生跨域的山海圳綠道倡議活動，並且透過雜揉傳統與現代的教學，使台江環境運動的參與者增加，並且透過轉化廟宇的空間為倡議場域，使居民的社會資本增加以促進韌性，並且透過持續地學習，因應不確定性愈來愈高的未來。