港人疫情期間熱愛行山，涉及攀山事故亦隨之大增，消防處陸續應用無人機於攀山搜救行動，配合使用人工智能圖像分析軟件，冀增加搜救效率。該軟件目前準確度達6成半，處理速度較肉眼識別快約6小時，處方形容該技術領先鄰近地區，正計劃實戰試用，未來亦希望增設識別失蹤者的衣服、表徵功能。

據統計，消防處今年首9個月共接獲684宗攀山事故，數字已超越2020年的全年情況。為有效提升搜救效率，處方於今年初引入無人機並投入應用，協助偵測環境等，助理消防區長（特勤支援隊）王德輝表示，若涉及不能確定位置的失蹤事故，傳統搜救方式是先制訂搜索路線，再安排人手在地面進行地氈式搜索及使用直升機協助高空搜索。

而利用無人機在離地40米高空，拍攝多角度高清相片，以1公里X 1公里的搜索範圍計算，40分鐘會拍出約1,500張相，等於約140個標準足球場大小。不過，如單靠肉眼檢測、每張約20秒，要完成檢測便需要8小時，「如八仙嶺有30平方公里，時間更長」。因此，處方聯同本地大學初創企業自行研發出人工智能圖像分析軟件，協助辨認疑似失蹤者。

高級土地測量師（資訊科技管理組）王正琪解釋，軟件使用深度學習模型，透過無人機拍下的相片訓練人工神經網絡，令演算法分辨相片中類似人形物體。程式會自動將相片分割成多個小格，然後根據小格中像素的顏色、外形、環境對比和大小寸判斷當中有否類似人形物體，例如四肢、被植物遮蓋的一半身軀，然後再將小格重新組合來計算相片中有類似人形物體的機率。

透過AI分析相片僅須5秒，即處理1,500張相只需約2小時，較肉眼快約6小時，目前準繩度約65%。王德輝認為目前軟件確偶有錯判，主因是要讓AI學習更多；其次是處方希望做到「寧濫勿缺」，軟件辨認出相片再交由人員臨場判斷，「確保不會錯過任何一個機會」。

處方計劃未來加強訓練AI同場景之深度學習數據庫，加入識別失蹤者的表徵如衣着、背囊和帽子，並支援熱成像照片圖像分析技術。