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人工智能物件辨識 統計人車流更準 政府部門選用 可辨車種助分流規劃

【明報專訊】香港面積小又人多車多,單是某些熱門景點和設施、公共交通工具和幾條隧道的使用量和分流問題,已令政府及商界十分頭痛。有本地公司就以嶄新人工智能物件辨識技術研發出一套方案,據稱可以非常準確的統計人流和車流等,比傳統技術優勝,有助規劃。初試啼聲下,方案已獲地產商、政府部門及半官方機構小量使用。

明報記者 薛偉傑

Application Technology Co., Ltd.(簡稱AppTech)董事兼行政總裁李治緯表示,以往商場和商店統計人流,較多是用臉孔辨識技術或光學技術。但兩者都有一些缺點,如因被遮擋或不辨人流方向而錯估人數。人工智能(AI)物件辨識技術有別傳統臉孔辨識技術或光學技術,它是以物體外形來判斷他是不是人類,又或者是否汽車等,理論上可以達到極高的準確率。

人臉辨認技術多限制 易錯估流量

不過,人工智能物件辨識技術對電腦運算速度及演算法的設計,要求亦同樣高得多。以圖像來說,一個人從正面看來,可以有兩手、兩腳和一個頭,但從側面看來,卻可能會少了一手或一腳,還有可能被其他人遮擋了大半個身軀等等。因此,人工智能物件辨識技術要考慮的情形千變萬化,演算法的設計比臉孔辨識技術複雜,電腦處理圖像的速度亦必須很高,以往一般個人電腦根本應付不到。直至近幾年,因圖像晶片速度大幅提升,售價又大幅下降,商業化應用研究才真正開始。

AppTech亦是2017年底才開始研發自己的人工智能物件辨識技術PixelEye,主要應用於統計人流和車流。

去年至今,PixelEye已為該公司帶來5宗生意。其中兩宗生意來自地產商,例如應用於新樓盤示範單位統計參觀人次等,另3宗生意則來自政府部門和半官方機構。此外還有幾宗生意在商討中,潛在應用包括:在商場統計人流或者洗手間使用人次;在主題公園等旅遊景點統計人流及部分設施的使用量;及在隧道或公路統計車流。在早前的2018年「香港工商業獎」中,該公司亦憑着PixelEye獲頒「科技成就優異證書」。

測試準確度 超中美同類技術

李治緯稱,該公司將PixelEye與幾間外國和內地公司的技術比較,發覺這些規模較大的公司的產品並不如外間想像那麼準確。例如,以同一幅有10個人的圖片測試,某美國大公司的臉孔辨識技術只偵測到6個人;其餘4個人都因臉孔被遮擋或者角度太斜而偵測不到。某內地新晉公司雖已採用人工智能物件辨識技術,但其方案亦似乎未能處理被遮擋的情形,只偵測到5個人。

李治緯表示,以PixelEye人工智能物件辨識技術來偵測車流有一優勢,因它能夠同時分辨出汽車、電單車、貨車、巴士等車種,而不是單單統計總數,對政府部門和隧道公司規劃、分流等會有較大幫助。

門檻低 兩部4K Webcam可用

若有需要,PixelEye亦可對每個人或每架車持續追蹤,例如有多少人是由A入口進入某商場、由B出口離開;或者有多少架車從大路分別轉入不同的路口等等。

PixelEye的硬件要求不太高,只需一部普通的個人電腦,配合一塊高速的圖像卡,以及4K解像度的Webcam即可。在大多數情形,安裝一至兩部Webcam已足夠,但安裝的高度和角度要因應用途和現場環境來調校。若需要監察的面積較大,亦可以安裝多部Webcam。

關注隱私 統計後銷毁圖像

考慮公眾可能關注私隱權問題,該公司可為客戶提供兩種選擇,其中一種選擇是不將任何圖片或視頻儲存在硬碟,純粹將圖像暫存記憶體,軟件處理完畢後不作保留。另一種選擇則是先用軟件在所有人臉塗黑色,然後才將有關圖像儲存在硬碟。理論上,這些修改了的圖像是無法還原。

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