| 技術名稱 | 無感測器區域風險預警與決策支援之多視角時空圖融合AI技術 | ||
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| 計畫單位 | 國立成功大學 | ||
| 計畫主持人 | 解巽評 | ||
| 技術簡介 | 以多視角時空圖融合AI預測無感測器區域登革熱風險,整合誘卵桶、氣象、地理、POI與水文資料,產生城市級熱區圖、校園周邊風險排序、巡檢清單與防疫資源配置建議。並已於臺南校園防疫場域持續驗證,展現AI預警、跨局處協作與智慧治理落地價值。技術亦可延伸至犯罪、交通、金融據點與城市設施規劃。 |
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| 科學突破性 | 首創將登革熱風險預測延伸至無誘卵桶區域,以多視角時空圖融合、圖注意力與反距離注意力,提升全域細粒度預警、高風險熱區辨識與跨城市擴充性。並以台南真實資料驗證優於既有方法,已延伸至校園防疫治理,兼具方法突破與場域落地。同一架構可擴散至空氣品質、犯罪、交通、金融據點與城市設施規劃。 |
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| 產業應用性 | 協助衛生、教育與智慧城市單位產生AI風險熱區圖與巡檢清單,優化孳清、消毒、校園防護、派工管理與防疫資源配置,降低監測盲點。具備政府SaaS、GIS平台與清消派工系統整合潛力,可複製至其他縣市與東南亞熱區。並可延伸至犯罪預警、交通路線、銀行分行與服務據點規劃,支援跨域資源配置。 |
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