中大和城大與海洋公園保育基金合作，以無人機及人工智能系統，在下白泥泥灘為馬蹄蟹做普查，準確率高達約90%，亦較以往普查所需的人力與時間減少。
研究團隊運用全自動無人機系統及人工智能技術,於下白泥泥灘進行馬蹄蟹普查。(左起)香港中文大學機械及自動化工程學系博士後研究員張積晗博士、香港中文大學機械及自動化工程學系系主任陳本美教授、香港海洋公園保育基金保育及社區合作經理溫翰芝博士、香港城市大學化學系副教授張肇堅教授,以及世界自然保護聯盟鱟專家組項目幹事兼指導委員會成員 Kevin Laurie 。
先導計劃運用全自動無人機系統及人工智能技術，有效提升日後馬蹄蟹普查的精準度及效率，有助制定更具針對性的「活化石」馬蹄蟹保育措施。
研究人員在大嶼山水口灣收集馬蹄蟹數據。
團隊以往進行馬蹄蟹種群普查，主要由6至8名調查人員，將泥灘分為不同區域，在泥灘上目測紀錄所見的馬蹄蟹個體，每次普查需時1至2小時。應用新系統普查後，只需1人操控無人機，拍攝泥灘上的馬蹄蟹行動軌跡，大概半小時內完成數據採集，再交由人工智能分析、分類影像。團隊未來會將這個系統應用到普查本港其他馬蹄蟹的棲息地。
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研究團隊運用全自動無人機系統及人工智能技術,於下白泥泥灘進行馬蹄蟹普查。(左起)香港中文大學機械及自動化工程學系博士後研究員張積晗博士、香港中文大學機械及自動化工程學系系主任陳本美教授、香港海洋公園保育基金保育及社區合作經理溫翰芝博士、香港城市大學化學系副教授張肇堅教授,以及世界自然保護聯盟鱟專家組項目幹事兼指導委員會成員 Kevin Laurie 。
先導計劃運用全自動無人機系統及人工智能技術，有效提升日後馬蹄蟹普查的精準度及效率，有助制定更具針對性的「活化石」馬蹄蟹保育措施。
研究人員在大嶼山水口灣收集馬蹄蟹數據。
先導計劃運用全自動無人機系統及人工智能技術，有效提升日後馬蹄蟹普查的精準度及效率，有助制定更具針對性的「活化石」馬蹄蟹保育措施。
先導計劃運用全自動無人機系統及人工智能技術，有效提升日後馬蹄蟹普查的精準度及效率，有助制定更具針對性的「活化石」馬蹄蟹保育措施。
香港中文大學機械及自動化工程學系系主任陳本美教授，示範以人工智能系統辨別及分析馬蹄蟹的獨特爬行軌跡。
香港中文大學機械及自動化工程學系系主任陳本美教授，示範以人工智能系統辨別及分析馬蹄蟹的獨特爬行軌跡。
6 月 20 日是第六屆國際馬蹄蟹日。
馬蹄蟹在地球生存了超過四億七千萬年。
先導計劃運用全自動無人機系統及人工智能技術，有效提升日後馬蹄蟹普查的精準度及效率，有助制定更具針對性的「活化石」馬蹄蟹保育措施。
先導計劃運用全自動無人機系統及人工智能技術，有效提升日後馬蹄蟹普查的精準度及效率，有助制定更具針對性的「活化石」馬蹄蟹保育措施。
先導計劃運用全自動無人機系統及人工智能技術，有效提升日後馬蹄蟹普查的精準度及效率，有助制定更具針對性的「活化石」馬蹄蟹保育措施。
香港中文大學機械及自動化工程學系系主任陳本美教授，示範以人工智能系統辨別及分析馬蹄蟹的獨特爬行軌跡。
香港中文大學機械及自動化工程學系系主任陳本美教授，示範以人工智能系統辨別及分析馬蹄蟹的獨特爬行軌跡。
先導計劃由環保及自然保育基金撥款資助,當中所採用的無人機系統及人工智能技術，由香港中文大學機械及自動化工程學系研發，技術團隊由系主任陳本美教授及研究助理教授陳曦教授帶領。陳本美教授指出:「這個跨學科保育項目極具挑戰性，因為我們的無人機地面環境測繪方案主要在約 60 米的高度進行，但由於幼年馬蹄蟹非常細小，在目標搜索任務中要將偵測高度降低至 4 米左右，在一定程度上犧牲了覆蓋效率。為解決這個問題，我們成功將棲息地宜居性地圖與優先飛行路徑規劃相結合，以優化無人機的使用安排，並在數據解析度和測量規模之間取得平衡，從而實現可持續的大範圍監測。通過環境及自然保育基金撥款支持，經過一年的測試及改良，我們相信這個系統亦可廣泛應用於陸地和海洋的大規模生態監測，如森林及珊瑚礁等，讓本地研發的科技能為環境保育創造更大影響力。」
6 月 20 日是第六屆國際馬蹄蟹日。
馬蹄蟹在地球生存了超過四億七千萬年。
城大化學系副教授張肇堅表示，收集數據有助團隊分析本地馬蹄蟹生存狀況，例如種群趨勢、棲息地利用模式等，協助制定更具針對性的保育措施，提升保育工作成效。有「活化石」之稱的馬蹄蟹，是國家瀕危物種，但近年馬蹄蟹的棲息地被「鬼網」、微塑膠等的海洋垃圾污染，導致成年馬蹄蟹減少上岸產卵，令馬蹄蟹繁殖數量下降。
先導計劃運用全自動無人機系統及人工智能技術，有效提升日後馬蹄蟹普查的精準度及效率，有助制定更具針對性的「活化石」馬蹄蟹保育措施。
