岭大顶尖学者研发AI技术贡献社会
增强影像质素助提升智慧交通管理
道路上不时有交通意外及相关争拗出现，俗称「车cam」的行车记录仪往往有助提供关键证据，惟受环境因素影响，最终或未获采纳。身兼岭南大学数据科学学院署理院长、协理副校长（策略型研究）的利荣康计算智能学讲座教授邝得互教授，获选为2023年度香港工程科学院院士、美国国家发明家科学院院士。
他近年成功研发以AI（人工智能）技术增强低亮度环境下的影像质素，并与志同道合的天开数码媒体有限公司创办人及主席袁耀辉合作，就应用于不同场景进行测试，料可为促进智慧城市发展带来重要的推动作用。
作为计算智能领域的顶尖学者，邝得互教授的研究贡献广及进化演算法、人工智能解决方案，以及图形/视频编码等不同范畴，当中包括早前在第49届「日内瓦国际发明展」荣膺银奖的「AI-based Adaptive Visual Content Enhancement」方案，进一步利用AI最新技术提高影像处理效率，并适用于不同场景，特别是夜间或光线不足的环境，为有关研究项目带来重大的技术突破。
邝得互教授率团队成功研发以AI（人工智能）技术增强低亮度环境下的影像质素，有助促进智慧城市发展
在计算智能领域取得杰出成就的邝得互教授，近年积极研究以AI最新技术提高影像处理效率，更凭借「AI-based Adaptive Visual Content Enhancement」方案在「日内瓦国际发明展」荣膺银奖。
突破低亮度环境限制 提升影像清晰度
「多年前我在攻读硕士课程期间，首次接触到第一代AI应用技术，已对此产生兴趣，并深信从事相关研究，将可持续改善人类的生活，令社会变得更美好。」擅长影像／影片处理和演化计算研究的邝得互教授指出，大部分在这个范畴进行研究的学者，皆朝向AI的方向发展。随着AI在深度学习（Deep Learning）层面的发展不断突飞猛进，让他窥见这是一个寻求技术突破的机遇，因而开始从这个方向着手，运用深度学习（Deep neural network，DNN）方法，模仿人脑，成效显着。
他补充，经过不断的Trial and error（反复试验和找出错误），近年率团队成功开发适用于低亮度环境的崭新技术，例如置身夜间的车厢等，皆可大幅改进影像和影片的清晰度，从而有助全面提升智慧交通管理及自动驾驶监控等各方面的水平。
有关新技术适用于低亮度环境，对提升智慧交通管理及自动驾驶监控等各方面也有帮助。
持续测试打稳根基 力求以科研贡献社会
时至今天，邝得互教授已由初接触AI的硕士生，晋身国际公认的顶尖学者行列，继名列史丹福大学全球首2%顶尖科学家，更获科睿唯安评选为「2023年度最高获征引研究人员」，亦于2014年成为国际权威组织电机电子工程师学会（IEEE）院士，始终不变的是锐意令世界变得更好的初心。「我期望将这些从事应用研究的元素引入岭南大学，让学生选择将技术研究应用于哪些范畴时，也会将研究成果对人类及社会的贡献，视为重要的考虑因素。」
伙拍邝教授就「AI-based Adaptive Visual Content Enhancement」方案进行应用测试的袁耀辉表示，该公司一向专注于视频相关科技、人工智能、机器学习和大数据分析等技术研究和开发，全方位提供独特、有趣及创新的数码媒体解决方案，两人对开发AI技术的理念一致，皆期望可为社会作出贡献，故佊此相识多年合作无间。
袁耀辉指出，伙拍邝得互教授就有关技术进行多次应用测试，首份合作协议于7月正式发布
有助辨认车牌 应用场景广泛
「这个适用于低亮度环境的研究项目，由筹备至成功开发大约用了两年时间，期间不但在道路上以不同的汽车进行测试，也应用于多个场景，确保在任何境况亦能有效增强影像和影片的清晰度。」他续说，早前已接获商业应用的要求，首份合作协议于七月正式发布。
提到反复测试，袁耀辉阐述，在过去逾9个月的测试阶段中，藉此新技术从路面上已摄取约2千万个片段。今年5月亦联同合作伙伴在的士装设了4千个镜头，期望进一步进行实时测试。「早前我们委托一间内地人工智能公司测试有关技术，发现辨认车牌的成功率超过九成，较另一间公司多出三成。除了协助执法部门查看交通意外的车cam影像，还原事发经过外，我们也应用相关技术，协助天文台透过掌握汽车的水拨速度、水凼（坑）及行人使用雨伞等三大实时现况，分析各地区的雨量，反映有关技术的适用范畴相当广泛。」
由邝教授领导的岭大科研团队，将会继续探索科技如何真正改善人类生活的重要意义，邝得互教授补充，在开发人工智能技术的同时，充分考虑新技术对环境和社会责任的重要性，最大限度地发挥这些技术的优势，并让学生学习慎思明辨的能力，发挥创意、勇于创新，秉承「作育英才，服务社会」的岭大校训及全人教育的理念。
文章来源：香港经济日报
