服务需求

业务需求编号

N-0149

名称

运用图像分析及机器学习技术的升降机/自动梯智能巡查清单

业务需求/挑战

全港现时约有70,000部升降机及10,000部自动梯，当中约54,000部（即 67.5%）装置的使用年期已经超过20年。部件持续老化无疑会为这些装置带来潜在的安全隐患。目前，约有100名员工每年对全港的升降机及自动梯进行约28,900次巡查，并已计划至少每五年为装置作出一次巡查。为了进一步提升现时升降机/自动梯的日常管理和监察工作的效率和效果，我们计划开发一个附设有人工智能协助的平台，让升降机/自动梯的负责人、注册升降机/自动梯承办商和执法机构可以共同参与，从而确保升降机/自动梯的部件处于适当的状态，并确保这些装置的安全正常运作。

应用领域

运输
城市管理

预期成果

我们的初步构思是开发智能巡查清单，以供进行巡查时作记录之用。已填写完成的智能巡查清单会即时被上传到云端伺服器，以供工程师随时取阅，并将会在发现异常情况时自动生成给负责人和/或注册承包商的信件，以供工程师在发出信件前作进一步审阅。

对此，我们希望人工智能(AI)模型可以就某些巡查项目提供协助。我们会利用一组照片（例如升降机机房内的360度照片，或者升降机悬吊缆索等关键部件的照片等等），作为新安装或现有升降机/自动梯的参考条件。我们需要使用大量照片训练AI模型作深度机器学习，透过注册承办商定期提交的相同/同类照片，或当进行升降机/自动梯进行巡查期间拍摄相同/同类的照片，这些照片会供给经过训练的AI模型与参考照片进行比对和分析。如果AI模型于进行分析后检测到异常情况（例如发现悬吊缆索出现锈粉）或任何其他部件已到达临界状况，系统除了通知工程师及自动生成给负责人和/或注册承包商的信件外，系统亦会向相关方面，特别是注册承办商即时发出警报，促使承办商尽快进行适当的整改工作。与此同时，相关负责人亦可以知悉其管辖的装置的最新情况。

平台和系统可以分阶段开发（即不时加入发展的模块，或者我们可以先从升降机的悬吊缆索等关键部件开始试用，然后再加入限速器缆索、门锁、制动器等其他部件）。

拟采用的技术

预测分析
数据分析
人工智能
云端运算
机器学习
深度学习

如欲提议任何创新及科技解决方案可以达致政府部门的业务需求或挑战，请在下面提供相关资料。

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