香港文匯報訊 （記者 姬文風）香港理工大學海事數據與可持續發展中心研究團隊，應用人工智能與大數據技術開發出多項創新工具，包括以創新技術估算本港船舶避風泊位供求，利用船舶自動識別系統實時評估港口擠塞指數等海事統計數據，以及應用航跡分析技術，有效識別非法捕魚的漁船。有關研究不但為政府及業界提供創新管理方案，更有助推動海事航運業的智能化和可持續發展。

理大物流及航運學系副系主任、副教授兼海事數據與可持續發展中心總監楊冬團隊，與香港海事處合作開發的創新技術，利用無人機航拍本地船隻影像，結合基於深度學習的電腦圖像視覺演算法，自動識別及分類船隻，識別成功率高達98.6%。這項技術已被用於預測2022至2035年間本地船舶避風泊位的供求情況，以優化港口泊位管理設計方案。研究成果已獲香港海事處採納，作為本地避風塘規劃的技術參考，協助政府制定避風塘設施規劃。

團隊亦與清華大學團隊聯手，利用船舶自動識別系統數據，並應用大數據分析算法，構建覆蓋全球的多層次航運及貿易網絡數據庫，開發出可實時計算港口擠塞指數、連通性指數及裝卸效率等關鍵指標的航運監管平台，為海事營運分析及決策提供可靠依據。

此外，團隊並開發出基於船舶軌跡的漁船行為模式識別模型，可有效識別漁船的異常行為，識别準確率高達90%。團隊曾與香港旅遊事務署和海事處合作，利用船舶自動識別系統、海事雷達、閉路電視等多源海事數據，評估大型郵輪通行香港中央航道的風險。最近，團隊利用圖神經網絡，準確預測香港繁忙水道中多艘船舶的未來航跡，進一步提升航行安全的預報能力。

楊冬表示，這些創新評估及監測工具結合了航運領域的專業知識和最新科技，不但大幅提升了數據收集的速度、質量和準確性，更解決業界面對的各種挑戰，有助進一步鞏固香港作為國際航運中心的地位。