IVE師生研「人工智能交通燈系統」　可按實時交通流量調節燈號

香港人多車多，每逢假日、上下班時段和大型活動舉行時，道路上都會出現長長車龍。為疏導車輛和人流，外國早年已應用實時收集路面數據調節交通燈訊號的系統，本港運輸署去年亦展開「實時交通燈號調節系統先導計劃」。
香港專業教育學院（IVE）工程學科師生利用人工智能（AI）技術開發「人工智能交通燈系統」，系統可以辨識指定範圍內車龍長度、等候過馬路的行人數目等交通數據，並即時調節燈號，紓緩交通問題。作品於「青年科技專才展覽及比賽2020」中獲得「專上教育組」亞軍。

全港現時有超過1900個燈號管制路口，主要基於運輸署過去進行交通流量調查所得的數據預設，在沒有實施交通數據的情況下，燈號未必能即時因應實際道路的情況而作出調節，未能更有效管理車流與人流交通。

由IVE土木工程高級文憑、電腦及電子工程高級文憑的畢業生及學生研發的「人工智能交通燈系統」，原理利用物聯網和AI等技術辨識指定範圍內的實時交通數據，如車龍長度、等候過馬路的行人數目等，從而適時調節燈號，應對道路不同時段的實際需要。

應用AI及物聯網科技 統一調節多組交通燈號

參與開發的IVE電腦及電子工程高級文憑學生陳雨陽指，物聯網技術會統一收集及傳遞各路段的交通資訊，並進行大數據分析，再按實時數據作統一調節不同路口的交通燈訊號。他指，如遇上車龍時，系統會延長交通燈亮綠燈的時間；如該路口沒有車輛駛至或行人等候過路時，系統會分析到沒有亮綠燈的需要，即時控制交通燈亮起紅燈，跳至下一個路口的交通燈亮綠燈。

IVE（青衣）職場學習及評核項目發展組（工程學課程）項目主任洪健豪指，AI技術可辨識更多交通資訊，包括車輛種類、車身大小、車速、行駛方向等，「同時可透過深入學習（deep learning）更準確計算交通流量、控制交通燈號，紓緩車龍及人流。」

參考外國例子 實地收集交通數據測試成效

陳雨陽分享開發作品的意念時提到，團隊留意到香港的交通燈主要按運輸署交通流量調查所得的數據預設，燈號未必能即時因應實際道路情況而作出調節。團隊於是參考德國、英國、澳洲等地利用雷達、熱能探測和影像分析等收集實時路面數據的例子開發此系統。

系統有助縮短車龍及疏導等候過馬路行人數目

團隊曾於學校、巴士站及屋邨商場林立地段實地收集交通數據，並利用交通流量模擬軟件分析，初步發現此系統有助縮短車龍及疏導等候過馬路行人數目，系統長遠目標為希望縮減平均車龍及平均行人等候時間達四成。洪健豪說，團隊希望收集更多不同路段的交通數據，提升AI技術的穩定及準確度，以應付馬路上不同時段的需要和應付交通變化。疫情期間亦有助疏導等候過馬路的行人，降低病毒傳播風險。