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」
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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)
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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。
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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)
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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。
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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)
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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)
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