IVE師生研人工智能交通燈 望縮短40%車龍

2021-02-23
 
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香港人多車多,駕駛者和行人為「等綠燈」耗費不少時間,香港專業教育學院(IVE)師生研發「人工智能交通燈系統」,利用物聯網、人工智能(AI)等技術,分析路面交通數據,適時調節交通燈號,期望將平均車龍長度和行人等候過路時間減少四成,又指希望與政府合作,實際應用於路面交通燈。

磨砂鏡頭保障私隱

傳統的交通燈控制系統一般採用預設的燈號調配時間,即使燈位「有人無車」或者「有車無人」,都不懂得因應當時路面情況而轉燈,變相浪費等候時間。而IVE團隊參考真實交通燈,製作附有鏡頭的「人工智能交通燈系統」,利用AI技術辨識指定範圍內交通數據,如車龍長度、等候過馬路的行人數目等,適時調節燈號,以配合道路不同時段的實際需要,更有效管理車流與人流。由於鏡頭是磨砂設計,不會拍攝到人的容貌,以保障私隱。

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系統利用AI技術可辨識更多交通資訊,包括車輛種類、車身大小、車速、行駛方向等。AI同時可透過深入學習(deep learning)更準確計算交通流量,控制交通燈號,有效紓緩車龍及人流。而物聯網技術則統一收集及傳遞各路段的交通資訊,以便進行大數據分析,令系統更有效管理交通。

IVE青衣院校職場學習及評核項目發展組(工程學課程)項目主任洪健豪指,團隊找了一些位處學校、巴士站、或屋邨林立附近的路口,進行實地測試及模擬軟件測試,初步發現有助縮短車龍及疏導馬路上行人數目,長遠希望搜集更多路面數據,目標將平均車龍長度及等候過路時間減少40%。

與政府先導計劃採用不同系統

事實上,不少國家如德國、英國、澳洲已利用雷達、熱能探測和影像分析等技術,收集實時路面數據,實行智能交通管理。而運輸署去年展開「實時交通燈號調節系統先導計劃」,透過安裝在交通燈柱上的雷達感應器和熱能探測器,收集實時交通流量和調節綠燈時間,在全港5個路口試行。

洪健豪指,因團隊的設計和政府採用不同系統,難作比較,但對於與政府合作抱開放態度,「學術界做到功夫出來,都希望幫到手,長遠如果收集到更多數據希望同政府有合作,實際應用在交通燈上。」

作品於工程及科技學會香港分會青年會員部舉辦的「青年科技專才展覽及比賽2020」中,獲得「專上教育組」亞軍。團隊希望進一步改良系統,分析不同路段交通數據,提升人工智能穩定性及準確度,應付不同路段、不同時間需要,例如有大型活動及交通事故發生時可應對得更好;亦希望人工智能可以辨認有無人攜帶寵物或嬰兒車,或者是否有輪椅人士,加長綠燈過路時間,方便他們更安全過路。

 

 

 

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