AI 系统革新航拍图像中的石棉检测

由加泰罗尼亚开放大学（UOC）富有创造力的研究人员开发的变革性 AI 系统将改变建筑物屋顶上石棉的检测方式以及监测过程的执行方式。通过这种基于深度学习和计算机视觉技术的创新方法，分析通常可访问的 RGB 遥感照片，提供了一种经济实惠且可扩展的解决方案，从而解决此类关键问题。

AI 克服传统局限性

旧的石棉检测实践需要缓慢且昂贵的超光谱成像，这使得大规模推广变得困难。UOC 团队使用高分辨率 RGB 图像，由于空中测绘服务的日益普及，这些图像随处可见。正在开发的系统侧重于重用 VNIR 和 NIR 图像作为辅助信息。

“我们的方法非常高效，因为使用 RGB 图像生成 AI 具有专业性和成本效益。“ UOC 复杂系统小组（CoSIN3）的首席研究员 Javier Borge Holthoefer 对此进行了解释。他补充说，在美国和大多数其他国家，这种高分辨率航拍图像是免费的。

研究人员开始基于加泰罗尼亚测绘和地质研究所的资料构建系统，其中包括数千张航拍照片。深度学习模型经过系统训练，以识别含石棉屋顶中密集屋顶铺设模式的图案、颜色、纹理和结构属性，并将其与不含石棉的屋顶区分开来。

多方面应用

该 团队 利用了一个全面的验证框架。事实上，图像数据集的 20% 用于主要测试。结果非常积极，AI 系统在检测屋顶石棉方面的精度水平超过 80%。

系统的多功能性不仅限于大型城市、工业和沿海地区，而是可以在任何地方使用——在城市、工业界、海岸线和田野。当局可以使用它进行全面调查，协助从公共和私人建筑物中安全移除含石棉材料。

到目前为止，石棉在建筑中的使用在许多国家受到监管甚至被禁止，但它在国际上仍然构成巨大风险。世界卫生组织记录了一万多个死亡案例，与几种类型的肺癌、胸膜肿瘤和肺纤维化有关。

令人震惊的是，在加泰罗尼亚，建筑物内残留的石棉量估计超过 4,000,000 吨石棉纤维水泥。当局设定了 2028 年为公共建筑物移除石棉的截止日期，2032 年为私人建筑物的目标，这意味着需要立即采取行动来解决这个问题。

尽管 AI 系统在城市和工业区展示了先进能力，但专家已确定需要扩大训练基础，确保其包含更多样化的环境。尽管现有模型具有以城市为中心的趋势，但它们为农村和城郊环境提供了更广泛的数据。