香港理工大學土地測量及地理資訊學系研究團隊，利用先進地理空間技術發掘和記錄香港地下隱藏的戰爭遺跡和文物古蹟，並計劃舉辦一系列公眾教育活動，推動香港文化遺產保育和傳承。項目獲香港創新科技署創新及科技基金「一般支援計劃」提供約322萬港元支持。
理大土地測量及地理資訊學系副系主任（教學）及教授賴緯樂領導的團隊將利用先進地理空間技術，發掘和建立香港及東南亞地下隱藏的戰爭遺跡、文化古蹟及歷史遺址的三維模型。
由理大土地測量及地理資訊學系副系主任（教學）及教授賴緯樂領導的「揭示和發現遺失的古代文化遺產：推廣21世紀地理空間技術」項目，為期兩年，旨在運用空間對位及測繪技術、航空及地面雷射掃描，以及地貌分析科技，發掘和記錄香港地下隱藏的戰爭遺跡、文物和歷史遺址的圖像，深入研究本地戰爭遺址和文化遺產。項目將與香港浸會大學歷史系副教授鄺智文，以及本地業餘戰爭歷史學家合作進行。
理大團隊積極與政府部門、大學、業界夥伴、《國家地理雜誌》、《科學人》、非牟利機構和薄扶林村民攜手推動的「薄鳧林牧場」緊密合作，推動公眾教育，並推廣地理空間技術在發掘香港隱藏歷史的應用。團隊正利用地理空間和地貌分析技術，探索五個香港戰爭遺址和歷史文化古蹟，包括醉酒灣防線、摩星嶺炮台及大潭英軍港島東旅指揮部、薄扶林村及舊牛奶公司牧場、大嶼山分流炮台，以及東涌炮台，以揭示和重構香港的歷史故事，讓這些失而復得的歷史遺跡重現眼前。
團隊利用創新科技，為香港五個文化及戰爭遺址建立三維模型，以重構香港的歷史故事，讓失而復得的歷史遺跡重現眼前
為推廣以科技驅動的歷史解讀、地理空間測繪應用、文化遺產保育，以及促進STEAM教育，理大團隊將舉辦一系列公眾教育活動，包括香港戰爭遺址和歷史文化古蹟實地考察、STEAM為題的研討會和講座、交流工作坊，以及沉浸式展覽等，並配合理大工業中心的混合沉浸式虛擬環境（HiVE）和三維打印等先進設施，讓中學生及大學生體驗如何以藝術科技結合歷史，有系統地呈現香港故事。
賴緯樂表示：「計劃以獨特方式將尖端科技與歷史研究結合，發掘和保育被遺忘的香港珍貴歷史遺產，更希望以此作為教育平台，承傳和守護人文集體回憶。我們期待透過創新技術和互動教育，藝術、科技和歷史的創新詮釋，激發年輕人的學習熱忱，讓香港豐富的歷史故事和文化遺產得以傳承。」
賴緯樂獲得理大土地及空間研究院的支持，將研究擴展至東南亞。借鑑香港的經驗，團隊於今年五月在馬六甲展開首次行動，為葡萄牙和荷蘭殖民時期的著名城門和聖保羅教堂進行三維掃描及測繪，並運用數碼化舊地圖、掃描及測繪技術探索失落埋藏的防禦城牆。團隊更計劃將考察行動擴展至馬來西亞其他地區和印尼等。
團隊於馬六甲遺跡考察的成果，透過理大工業中心的混合沉浸式虛擬環境（HiVE），以虛擬實境及擴增實境形式向公眾展示。
香港創新科技署創新及科技基金「一般支援計劃」旨在支援有助提升和推動本港產業發展、培養創新科技文化，以及推廣科學普及的非研發項目，以提高社會大眾對創新及科技重要性的認識及理解。
香港理工大學開發創新「智慧橋樑檢測系統」，可精準識別橋面裂縫及肉眼難辨的潛藏結構問題，已於本地11座橋樑完成檢測，結果顯示，該系統可將檢測時間縮短一半，並顯著提升檢測準確度至八成，具有在全港橋樑廣泛應用的潛力。
由理大建築及房地產學系教授 Tarek Zayed教授（右一）領導的研究團隊開發出一套智慧橋樑檢測系統，能夠自動檢測橋面裂縫，以及識別肉眼無法察覺的潛藏結構問題。
香港交通基建承受全球最高交通密度之一的巨大壓力，確保橋樑結構安全成為當務之急。理大研究團隊開發的這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型。香港常用的傳統基建目視檢查方法需要動用大量人力且主觀性強，對鋼筋腐蝕等地下缺陷的辨識能力有限，更需要封閉道路方能進行。由理大建築及房地產學系教授Tarek Zayed帶領其研究團隊開發的創新系統，利用無人機、探地雷達（GPR）及紅外線熱成像（IRT）三種先進工具的組合取代人工檢查，收集橋樑表面及內部結構的全面數據，再利用人工智能模型進行自動化分析，提升檢測的準確度及效率。
該多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。
橋面裂縫檢測對維持橋樑健康至關重要。研究團隊利用無人機進行目視檢查，再通過其自主研發的「智慧橋面高效檢測模型」處理所得數據。即使在面對惡劣環境如光線不足、陰影等，該模型亦能達到優於其他現行方法的檢測準確度，且更少出現誤判、與表面刮痕混淆等檢測問題。
橋面裂縫往往預示了地下結構受損的深層問題，例如鋼筋腐蝕。團隊開發的全自動GPR數據解讀模型，能以高達98%的準確度定位鋼筋位置，並通過對振幅數據進行標準化處理及聚類分析，生成腐蝕區域分佈圖。此模型大大簡化了基於GPR的腐蝕評估流程，令相關工作變得更加快捷和易於操作。
這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。
另一常見橋樑結構問題是內部混凝土構件退化，導致剝落及層面分離。團隊提出一套用於處理IRT數據的「最佳熱梯度閾值系統」，能根據外在環境狀況調整閾值，以更精確判斷剝離區域。團隊基於此系統開發的智慧模型，更能自動生成剝離分佈圖，進一步提高診斷能力。
Zayed說：「這套混合檢測系統兼顧橋面及地下缺陷，並通過人工智能驅動的整合方案，同時提升了檢測效率和準確度。我們更制定了一個五級制的缺陷嚴重程度評級，以標準化檢測流程，方便診斷及確定維修的優先順序。此外，團隊開創的『智慧橋面高效檢測模型』具備全面的功能，能基於從各類探測技術收集所得的數據，精細地評估橋樑狀況。」
他又說：「我們目前正積極探討與相關政府部門及業界夥伴合作，將系統應用於香港的定期橋樑檢測工作，為實現智慧基建管理邁出關鍵一步。我們的目標是長久保障香港擁有安全和可靠的橋樑。」
理大研發的「智慧橋樑檢測系統」採用無人機、探地雷達及紅外線熱成像三種先進工具的組合，取代常用的傳統目視檢查，已於本地11座橋樑完成檢測。
這項為期兩年的研究得到智慧交通基金的支持。該團隊的研究成果已發表於不同國際期刊，包括《建築與建築材料》、《建築自動化》及《高級工程資訊學》。展望未來，Zayed及其團隊將進一步推進相關技術研發，並在香港推動智慧橋樑檢測。
