香港塞車問題嚴重，靠應用新科技是否可減輕問題？有網絡影像廠商推出的智能攝影機，將影像配合熱能及深度學習，自動調節控制交通燈時間，務求做到「Tech to action」。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱 ！ 熱成像攝錄機　不受光線影響 傳統的交通燈是利用地下感應器控制，惟隨著感應器日久失修，很多交通燈都變為以固定時間模式運作。Axis Communications（安訊士網絡通訊）在香港應用的熱成像攝錄機，僅半隻手指公大小，而且重量輕巧，適合安裝在對負重要求極嚴謹的燈柱上。攝錄機以熱成像畫面，加上運用深度學習 AI，實時判斷路面上的汽車及行人流量，從而調整交通燈轉燈時間。 熱成像攝錄機（紅圈示）相當輕巧，僅半隻拇指大小。 Axis Communications 台港澳區技術經理何小勇表示，在保障市民安全及不增加鐵路與路燈的情況下，該攝錄機能盡量保持交通行駛的穩定性， 減少塞車及延遲 。馬路環境可能昏暗又複雜，採用熱能鏡頭既能作出準確判斷，又不會看到容貌，保障市民私隱。 現時系統已在東涌試用，效果良好，未來將繼續推廣至其他地方。 Axis 熱成像攝影機所捕捉的畫面，並不會看到容貌，合乎保障私隱原則。 全新攝影機結合兩大要素　準確偵測速度及距離 至於另一款全新推出的攝影機…

無人駕駛汽車科技的實驗持續進行，不過大多應用於迴避障礙物及自動導航方面。美國麻省理工大學 (MIT) 一項人工智能研究就專門針對改善自動駕駛系統對交通燈的反應，結果不單改善交通順暢度，更可增加能源效益及減少廢氣排放，一舉兩得。 主持這次研究的研究員指出，雖然美國及世界其他地方已批准無人駕駛車上路，不過對於人類來說，無人駕駛汽車未能為人類帶來改善，因為乘客依舊受困於交通燈，因此團隊就希望能夠改善它們對交通訊號的反應，提升交通流暢度。研究採用深度強化學習 (deep reinforcement learning) 模式，即交由人工智能以試誤 (trial and error) 方式，通過不同的抉擇覓求最佳的演算法。 研究團隊首先模擬出一個十字路口場景，然後只提供機器學習無法自行掌握的知識，之後便交由人工智能計算不同狀況的反應。當人工智能的神經元網絡 (neural network) 找出通往改良交通狀況的方法或捷徑，研究團隊便會予以獎勵，相反如人工智能的演算法導致車輛在交通燈前完全停止則給予懲罰。而在人工智能學習的過程中，系統會從一隊車隊中收集到的互動數據，估算交通燈的變化，從而控制無人駕駛汽車的行駛速度，盡量增加綠燈時通過的車輛數目，同時避免汽車因紅燈而需要完全停止。 研究結果顯示，經最佳演算法下控制的無人駕駛汽車，其通過交通燈的流暢度大增，而即使受控制的汽車減低至 75%，其餘為人類操控車輛，交通流暢度仍能獲得顯著的改善。由於所有汽車均能減少非必要的加速或停車空轉，因此研究還可有效改善能源消耗及廢氣排放。不過，現時研究正在起步階段，而且只能應付一個十字路口位，要全面實行還須更多研究，但相信在智慧城市的帶動下，無人駕駛汽車將能更容易採集交通數據，應用團隊研究成果的可能性將相當高。 資料來源：https://bit.ly/3NqCJmD 相關文章：【上帝視角】樹木觸電引發山火…

可能你未必留意到 reCaptcha 係啲乜嚟，但你絕對有用過呢項人類驗證功能。當你去到某啲網站嘅時候，為咗證明你唔係機械人，就首先要通過點選 reCaptcha 驗證 box 入面嘅圖案，例如有幾多格有交通燈、貓，答中咗先可以去到指定網站或開始網購。而雲端安全解決方案供應商 Barracuda 最近就發表報告，多咗黑客利用真嘅 reCaptcha API 嚟提升釣魚攻擊嘅可信性，特別係搏取安全防護系統嘅信任添！ 先交代下 reCaptcha 呢項功能先，其實佢早喺 2003 年已被提出，不過當時只係叫 Captcha。後來團隊諗到用呢項功能行善，就係借助網民力量提升 OCR 光學掃描技術嘅準確度，於是計劃先變成…