煤氣自創AI系統分析喉管銹蝕
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
張柏堅（右）指出，近年煤氣公司以無人機和相機拍攝煤氣立管，再用AI系統分析其銹蝕程度；左為沈慧怡。（何澤攝）
公司額外研發出一款全自動三腳架雲台，以提升拍攝穩定性和立管追蹤效果。（何澤攝）
人工智能（AI）科技應用日趨廣泛，香港中華煤氣（00003）今年起利用一套煤氣立管智能分析系統，自動評估立管銹蝕程度，並代替人手生成報告。煤氣公司稱，該系統至今已為約3萬個大廈單位評析煤氣立管銹蝕程度。
煤氣公司總經理（客戶維修服務）張柏堅透露，以往公司不定期檢查室外煤氣立管狀態，用無人機及相機拍下大廈外牆的煤氣立管影片，再經由技術人員反覆觀看，從而評估喉管銹蝕程度，整個過程動輒需1.5小時。有見及此，公司決定研發AI系統，把最繁重的影片分析和撰寫報告工作交由AI代勞，冀提高檢查效率。
一小時生成報告
以AI代替肉眼評析立管銹蝕程度，技術人員只須花約10分鐘設定檢測參數，包括主喉管、分支喉管位置與分支喉管所接連的單位號碼，系統便會辨識立管配件和分析立管銹蝕狀況，最後生成檢查報告，過程約需一小時。
技術人員只須花約10分鐘設定檢測參數，系統便會辨識立管配件和分析立管銹蝕狀況。（煤氣公司圖片）
煤氣公司不定期檢查室外煤氣立管狀態，用無人機及相機拍下大廈外牆的煤氣立管影片，再經由技術人員反覆觀看。（煤氣公司圖片）
表面上看，採用AI節省的時間不多，惟張柏堅強調，以往技術人員須花大量時間觀看立管影片，如今由AI代勞，系統自動運算期間，技術人員毋須坐在電腦旁候命，可外出監測立管和拍攝工作，進一步擴大檢測規模。
評測準確度86%
煤氣公司客戶維修服務高級工程師沈慧怡指出，煤氣立管智能分析系統用了一年時間研發，期間透過數以十萬張不同銹蝕程度的圖片來訓練AI模型，目前分析準確度約86%。
兩人提到，部分影片在拍攝期間，由於三腳架水平或相機鏡頭不穩，導致影像模糊不清，影響系統分析，故公司額外研發出一款全自動三腳架雲台，以提升拍攝穩定性和立管追蹤效果。
以AI代替肉眼評析立管銹蝕程度，最後生成檢查報告，過程約需一小時。（煤氣公司圖片）
近年煤氣公司以無人機拍攝煤氣立管，再詳細分析其銹蝕程度。（何澤攝）
支持EJ Tech
如欲投稿、報料，發布新聞稿或採訪通知，按這裏聯絡我們。
