现时，在道路交界处和行人过路处的车辆与行人交通量点算工作主要由人手点算和记录进行。处理收集的数据需要大量的人手工作及容易产生人为错误。以自动视像分析技术点算及分类行人/车辆被认为是适合于改善交通调查的效率与准确度。在香港道路交界处，包括回旋处，有行人过路设施的灯号控制道路交界处进行概念验证以校验拟议解决方案的可行性及准确性被认为是必要的。
服务需求
业务需求编号
N-0012
名称
行人与车辆的自动交通调查
业务需求/挑战
应用领域
运输
预期成果
"1) 在道路交界处设备的安装及供电没有不可解决的问题。
2) 不利的光线和天气状况可以缓解。
3) 点算行人和车辆的准确度高于90%。
4) 车辆分类可根据交通统计年报分成10类。
5) 将进行的私隐影响评估以确保符合《个人资料 ( 私隐 ) 条例》。
6) 会建议完全实施计划的费用及时间估算。"
拟采用的技术
人工智能
深度学习
机器学习
影像分析
