| 创科方案 |
利用 AI 电脑视觉技术，即时监察单车停泊区域
(编号: S-2039) |
| 试验项目 |
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| 方案特点 |
- 利用物件侦测与区域分析，把现有 CCTV 影像转化为即时单车数量及占用率数据。
- 透过先进 transformer 与分割模型，于光线变化、角度差异及局部遮挡情况下保持高准确度。
- 自动识别通道阻塞及非指定停泊等违规情况。
- 进行长期单车追踪，有助资产管理及回收长期未移动的单车。
- 采用非侵入式部署方式，并以周期性模型验证维持 90% 以上分析准确度。
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| 试验应用及预期成果 |
- 于指定单车停泊区进行试点，透过设定的 CCTV 区域量化使用率并侦测违规停泊
- 以人工抽查比较系统输出，验证在不同光线与密度情况下的准确度
- 于繁忙时段测试系统在侦测与追踪方面的稳定性
- 分析收集的使用率数据，找出挤塞模式、疑似弃置单车及通道阻塞频率
- 透过自动警示展示运作改善，包括更快的执法反应与更有效的空间管理
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| 附加方案资料 |
HK EMSD Bicycle Monitoring.pdf
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| 方案提供者资料 |
| 方案提供者 | : | Tictag Hong Kong Ltd | | 地址 | : | 5/F, Building 5E, 5 Science Park East Avenue, Hong Kong Science Park | | 联络人 | : | Kevin Quah Lian Shen |
| 职位 | : | CEO | | 电话 | : | +6597939073 | | 电子邮件 | : |
kevin@tictag.io | | 网页 | : | www.tictag.io |
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