港大研發實時視頻分析應用程式　有助加強兒童保護及病患看顧

本港第5波疫情嚴峻，社會對隔離設施需求殷切，同時近日社福機構事故亦令大眾對保護兒童的電子監察措施更加關注。有見及此，香港大學統計及精算學系數據科學實驗室團隊，運用邊緣計算AI芯片，研發出多個實時視頻分析應用程式，讓醫護實時監測臨床病人或長者的行為，從而提供適切護理。團隊又指，相關視頻分析不需要在雲端上運行應用程序，可解決在互聯網上傳輸視頻所帶來的安全和私隱問題。

港大實驗室團隊運用首枚香港製造的邊緣計算AI芯片，研發出多個實時視頻分析應用程式，可準確檢測人體的活動，例如步行、跌倒、離開房間等，以及臉部表情，例如哭泣、大叫等。團體指，邊緣計算AI芯片的運算速度比市場上的邊緣AI芯片快上10倍，同時亦具有優良的數據安全性，在處理連續運算時控制得更好。

另外，團隊更從互聯網收集了超過5,000多張圖像，作為每個模型的模組訓練，當中運用了邊界框檢測、對象檢測和分類技術 ，並使用善於影像識別的深度學習深度殘差網絡「ResNet-32」及程式語言框架「Flasks」，以建構這個視頻分析程式。

團隊表示，AI芯片適合應用於機器寵物、閉路電視等等，故視頻分析應用程式適合各類社福機構採用，例如居家、託兒、護老中心、辦公室、商場及酒店中作風險檢測及看護監控，可協助醫護監察隔離病房內的病人風險，例如即時得知病人求助，或實時報告病人離開病房或自行拔喉等行為，並協助安老院員工監測老年人跌倒、呼救等，從而作出即時的應對措施。

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