本技術結合團隊上千次農地UAV航拍經驗，標籤與訓練大量水稻倒伏影像，透過SegNet深度學習架構，建立一水稻倒伏農損AI影像辨識模型，逾90辨識率。此UAV災損影像辨識模型可部署於無人機上之微型電腦以利邊緣運算，於無人機空拍時同步進行影像推論，辨識出稻田倒伏區域並進一步計算農損範圍，以便即時掌握農

國際上應用無人機之農損即時辨識技術仍屬待開發階段。本技術整合影像分割及無人機之邊緣運算，除建置農業災損影像資料庫，亦實踐無人機即時推論之架構，讓勘災人員能夠即時得知區域災損分佈數據。本技術大量簡化耗時耗力之勘災作業，有效輔助人力現地調查，增加農業災損判賠效率，兼具產業實用性。

本技術可準確量化農業損失，節省農業勘災所需投注之人力物力，並提升勘災與救助金發放效率。此技術可應用對象包括農業從業人員、無人機軟硬體開發廠商、農業保險公司、農藥肥料公司等。未來可推廣至東南亞大面積之水稻田管理及勘災應用，發展為具科學化且低成本的精準農業技術。