對於像香港這樣人口稠密的城市，安全和方便的交通運輸環境非常重要。特區政府於2021年11月推出智慧交通基金，至今共有17個項目獲得資助，其中七個是由理大研究人員開發的創新項目，獲批金額約2,100萬元。這些項目運用了人工智能、深度學習、三維地理空間模型、無線傳輸、數據驅動等科技，不但令公眾出行時更方便，也提升駕駛者的安全。該七個項目的詳情如下:

 

香港橋面效率和安全性的智能評估

Professor Tarek Zayed

 

首席研究員：

  

建築及房地產學系副系主任（研究）及教授Tarek Zayed教授

獲批資助金額：

  

8,099,657港元

介紹：

 

本項目旨在開發一套多層檢查方法，探測混凝土橋面的表面及表層下的缺陷，並設計一套應用無損評估技術建立的智能效率評估模型，供評估橋面之用，以提升道路安全。

為駕駛者研發一套以其心理狀況的不穩定性及行為為基礎的實時數據驅動智能自動化平台，促進交通系統的可持續性及安全

Dr Ng Kam-hung

 

首席研究員：

  

航空及民航工程學系助理教授伍淦鴻博士

獲批資助金額：

  

4,990,230港元

介紹：

 

本項目旨在利用智能自動化技術識別駕駛者心理狀況的不穩定性及行為，從而開發一套利用實時數據驅動去預測駕駛者承擔風險程度的機制。

運用車聯網技術及實時交通情況、電網和能源資訊，為自動駕駛電動汽車開發零排放的智能充電系統

Dr Cao Sunliang

 

首席研究員：

  

建築環境及能源工程學系助理教授曹孫亮博士

獲批資助金額：

  

2,205,792港元

介紹：

 

本項目旨在建立一個智能充電能源管理系統，向駕駛者推薦電動車輛充電的地點、時間和充電模式，以縮減他們尋找充電設施的車程。

全路網交通速度及車輛流量估算器

Ir Professor William Lam Hing-keung

 

首席研究員：

  

土木及環境工程學系土木及交通工程講座教授林興強教授、工程師

獲批資助金額：

  

1,976,187港元

介紹：

 

本項目運用數據驅動模型的方法，開發一個全路網的交通速度及車輛流量估算器，以同步估算交通速度和車輛流量。

利用建基於三維地理空間模型的先進模擬駕駛方法去評估道路安全

Dr Sze Nang-ngai

 

首席研究員：

  

土木及環境工程學系副教授施能藝博士

獲批資助金額：

  

1,456,137港元

介紹：

 

本項目旨在建立一個三維地理空間模型，可以用作進行模擬駕駛實驗時的安全評估。此項目亦會開發一個建基於循證模式的決策支援工具，以識別易生意外的地點，及建議可提升道路安全的措施。

在探測器出現故障時，運用深度學習預測行車速度和交通流量

Professor Edward Chung

 

首席研究員：

  

電機工程學系教授鍾金鑫教授

獲批資助金額：

  

1,300,075港元

介紹：

 

本項目旨在開發一個深度學習模型，當部分探測器發生故障時，可在一小時內預測車速和流量。該模型也可於離線應用時填補缺少的數據。

利用來自多方面的數據，開發及應用一個由人工智能帶動的空置泊車位預測框架

Dr Sze Nang-ngai

 

首席研究員：

  

土木及環境工程學系助理教授馬瑋博士

獲批資助金額：

  

985,034港元

介紹：

 

本項目旨在建立一個框架，預測香港街道上及停車場的空置泊車位，並建立泊車資訊的網頁及手機應用程式，將預測空置泊車位的資訊向公眾人士發放。

 

為了實現《香港智慧城市藍圖》中「智慧出行」的目標，理大將會繼續研發嶄新科技及推廣與運輸相關的應用，以協助運輸行業和政府部門訂立相應策略。

 

智慧交通基金
行政長官在《2019 年施政報告附篇》公布成立智慧交通基金，資助本地機構或企業進行創新科技研究和應用，以便利出行、提升道路網絡或路面使用效率和改善駕駛安全。