港大實時視頻分析助護理監察

團隊又指，相關視頻分析不需要在雲端上運行應用程序，可解決在互聯網上傳輸視頻所帶來的安全和私隱問題。

港大實驗室團隊運用首枚香港製造的邊緣計算AI芯片，研發出多個實時視頻分析應用程式，可準確檢測人體的活動，例如步行、跌倒、離開房間等，以及臉部表情，例如哭泣、大叫等。團體指，邊緣計算AI芯片的運算速度比市場上的邊緣AI芯片快10倍，同時亦具有優良的數據安全性，在處理連續運算時控制得更好。

另外，團隊更從互聯網收集了超過5,000多張圖像，作為每個模型的模組訓練，當中運用了邊界框檢測、對象檢測和分類技術，並使用擅於影像識別的深度學習深度殘差網絡「ResNet-32」及程式語言框架「Flasks」，以建構這個視頻分析程式。

團隊表示，AI芯片適合應用於機器寵物、閉路電視等，故視頻分析應用程式適合各類社福機構採用，如居家、託兒、護老中心、辦公室、商場及酒店，作出風險檢測及看護監控，可協助醫護監察隔離病房內的病人風險，例如即時得知病人求助，或實時報告病人離開病房或自行拔喉等行為，並協助安老院員工監測老年人跌倒、呼救等，從而作出即時的應對措施。