近年港人行山意外趨增,惟傳統搜救方式存在局限,搜救人員往往需要花長時間才能確定事主位置。消防處今年委託本港大學初創公司開發圖像分析系統,透過深度學習模型訓練人工智能(AI)辨識由無人機拍攝的現場照片,只需5秒便能判斷照片內是否有人形物體,系統近日已交付行動組使用,冀能提高搜救效率。
消防處數字顯示,攀山拯救事故從2019年的215宗,增至前年的602宗和去年的951宗,今年首9月有684宗。
本地大學初創開發 深度學習AI
消防處助理消防區長(特勤支援隊)王德輝指,每年最少有十多宗不清楚事主位置的大型搜救行動,例如去年5月一名男子在八仙嶺行山時失蹤,5日後才尋回遺體。
處方8月以30多萬元委託本地大學初創公司開發圖像分析系統。消防處高級土地測量師(資訊科技管理組)王正琪指,新系統利用深度學習模型技術訓練AI的神經網絡,以演算法分辨照片中是否有類似人形物體,處方人員回收無人機拍攝照片後,系統會將照片分成多個小格,按像素顏色、外形、環境對比和大小等判斷是否在人形物體,再計算照片中有人形物體的機率。
加快識別地區 保搜救人員安全
王德輝稱,無人機同時會紀錄照片拍攝時間、經緯度等,且可識別不同人形物體的狀態,如躺下、站立、蹲下、捲曲身體、身軀被植物遮蓋等,處理每張照片需時僅5秒。他指以2台無人機低空40米拍攝約40分鐘,已可拍攝逾1,500張相,覆蓋範圍約1平方公里,如以肉眼檢查需8小時,且人員會因疲勞或出現誤差,但新系統可將檢查時間大減至2小時,更快識別哪些地區沒有人影,可增加規劃搜救效率,且可保障搜救人員安全。
王正琪承認,目前只用了數千張照片訓練AI,而正常深度學習是要用數以十萬計照片,故未來會繼續用不同場景的照片為其訓練,長遠冀能使AI分析熱成像照片,以加強辨識效率。
記者︰歐文瀚
美術:悠然
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消防處AI分析無人機照片 5秒尋人助搜救 - 晴報 - 港聞 - 要聞 - D221028
消防處AI分析無人機照片 5秒尋人助搜救 - 晴報 - 港聞 - 要聞
近年港人行山意外趨增,惟傳統搜救方式存在局限,搜救人員往往需要花長時間才能確定事主位置。消防處今年委託本港大學初創公司開發圖像分析系統,透過深度學習模型訓練人工智能(AI)辨識由無人機拍攝的現場照片,
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2022-10-28
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