服務需求

業務需求編號

N-0149

名稱

運用圖像分析及機器學習技術的升降機/自動梯智能巡查清單

業務需求/挑戰

全港現時約有70,000部升降機及10,000部自動梯，當中約54,000部（即 67.5%）裝置的使用年期已經超過20年。部件持續老化無疑會為這些裝置帶來潛在的安全隱患。目前，約有100名員工每年對全港的升降機及自動梯進行約28,900次巡查，並已計劃至少每五年為裝置作出一次巡查。為了進一步提升現時升降機/自動梯的日常管理和監察工作的效率和效果，我們計劃開發一個附設有人工智能協助的平台，讓升降機/自動梯的負責人、註冊升降機/自動梯承辦商和執法機構可以共同參與，從而確保升降機/自動梯的部件處於適當的狀態，並確保這些裝置的安全正常運作。

應用領域

城市管理
運輸

預期成果

我們的初步構思是開發智能巡查清單，以供進行巡查時作記錄之用。已填寫完成的智能巡查清單會即時被上傳到雲端伺服器，以供工程師隨時取閱，並將會在發現異常情況時自動生成給負責人和/或註冊承包商的信件，以供工程師在發出信件前作進一步審閱。

對此，我們希望人工智能(AI)模型可以就某些巡查項目提供協助。我們會利用一組照片（例如升降機機房內的360度照片，或者升降機懸吊纜索等關鍵部件的照片等等），作為新安裝或現有升降機/自動梯的參考條件。我們需要使用大量照片訓練AI模型作深度機器學習，透過註冊承辦商定期提交的相同/同類照片，或當進行升降機/自動梯進行巡查期間拍攝相同/同類的照片，這些照片會供給經過訓練的AI模型與參考照片進行比對和分析。如果AI模型於進行分析後檢測到異常情況（例如發現懸吊纜索出現锈粉）或任何其他部件已到達臨界狀況，系統除了通知工程師及自動生成給負責人和/或註冊承包商的信件外，系統亦會向相關方面，特別是註冊承辦商即時發出警報，促使承辦商盡快進行適當的整改工作。與此同時，相關負責人亦可以知悉其管轄的裝置的最新情況。

平台和系統可以分階段開發（即不時加入發展的模塊，或者我們可以先從升降機的懸吊纜索等關鍵部件開始試用，然後再加入限速器纜索、門鎖、制動器等其他部件）。

擬採用的技術

機器學習
人工智能
深度學習
數據分析
預測分析
雲端運算

如欲提議任何創新及科技解決方案可以達致政府部門的業務需求或挑戰，請在下面提供相關資料。

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