士拉央市会首创先河 AI行车记录 监测修路

他对《大都会》社区报记者指出，系统主要由行车记录仪、数据采集、AI处理和网络平台以及特许经营移动应用程序组成。市议会巡逻车配备记录仪，所有巡查路线行程影像，同步上传到市议会数据库。

每日检测里程35公里

“市议会在2辆执勤车装置监测系统，须在2个月以内完成1800公里路段扫描。每日检测里程约35公里，耗时2至3小时，视乎路况和分布点而定。”

他表示，过行车记录仪扫描路面影像资料，以原始影像（RAW）格式传送上载系统，当天下午完成数据分析。相关数据分析报告，马上发送受委承包商参阅，作为修路指引。

48小时内完成修路93%

赛夫诺艾迪尔透露，自全面采用AI系统以来，道路维修效率显著提升。

他说，截至今年10月，48小时内成功完成修补率高达93%，然而在2024年系统启用之前，解决比率仅47%。

“数据显示，今年1至10月，士拉央市议会共接获1505宗路洞投诉，其中1405宗能在48小时内修复。余下100宗，因承包商未达标而面对罚款。”

余深恩：有效弥补人力不足

士拉央市议员余深恩则指出，承包商修路后，需通过系统传送视频作为证明，市议会再派员复查。

“所有修护记录，都会标注显眼颜色输入系统数据。”

他解释，市议会长期面对人手不足、监管承包商等问题，难以快速应对路洞投诉。AI系统彻底颠覆传统作业模式，大幅度提升效率。

“道路管理部门，向来仅有3至5名人手，既同时处理应付民生投诉和维护路牌、路灯等设施，长期承受庞大工作量。AI系统有效弥补人力不足，助力打造精明城市。”

训练AI系统识别路洞

他指出，AI系统目前处于持续训练阶段，正逐步学习识别不同程度的路洞。

“在雨天，由于路洞易被积水或泥泞覆盖，影响识别准确性，负责驾驶的检测员唯有暂停采集作业，待天气好转后恢复运行。”

他表示，士拉央市议会将系统部署分为两个阶段：当前第一阶段专注于路洞识别；待系统积累足够影像数据并趋于成熟后，将进入第二阶段，拓展到监测雨后积水、低洼区域及损坏路牌等场景。

据了解，该系统行车记录仪配备270度广角视觉范围，支持4K高清画质采集。在网络顺畅的情况下，每扫描1公里路程，仅需2至3分钟即可将数据同步上传至系统服务器。