消防處AI分析無人機照片 5秒尋人助搜救

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