（槟城25日讯） 一副能“看见”红绿灯的智能眼镜丶一套即时翻译手语的AI系统，以及一款识别违规占用残障人士泊车位的智能装置，让“与世隔绝”的弱势群体，找到与民众的沟通渠道。
这3套为弱势群体创造的辅助发明，由11名15至16岁的锺灵独中学生发明，他们希望借助科技，为社会带来更便利丶更友善的生活环境。
这11名“小发明家”，分别是只有15岁的丁滐翾丶许雄彦丶刘语炫丶林圻恒丶王昱轩丶李辕与黄丞熠，以及16岁的黄子芫 丶许隽煜丶黄浩泽与邱鼎盛。
由丁滐翾丶许雄彦与刘语炫，研发的“哑人发音器”，属於穿戴式人工智能（AI）手语翻译系统，以Raspberry Pi 5微型电脑作为核心运算装置，并配备摄像头，整体安装於帽子上，形成穿戴式设备。
一旦弱势群体戴上此帽，摄像头会实时拍摄佩戴者的手语动作，并将影像传送至人工智能辨识系统，再通过已训练的人工智能手语辨识模型分析手部动作，将辨识结果即时转换成文字，再通过扬声器播放语音。
许雄彦接受《中国报》访问时说，他发现大多数民众并不懂得手语，聋哑人士与他人沟通时只能依靠打字，既费时又影响沟通效率。
因此，他希望透过科技搭建沟通桥梁，让聋哑人士表达想法时更方便自然，协助他们更轻松地融入社会，促进无障碍沟通环境的建立。
目前，上述由锺灵独中学生发明的作品仍进行改良，学生希望有朝一日能派上用场，协助弱势群体面对生活的挑战。
搜集聋哑人难处
为了让作品更贴近实际需求，许雄彦与丁滐翾及刘语炫在设计“哑人发音器”前，也先搜集有关聋哑人士在日常生活中所面对的沟通困难。
“我们耗时约3个月完成设计，而开发过程中面对不少技术挑战。包括负责影像撷取的MediaPipe人工智能，与训练模型所使用的LanguageFlow及Keras等系统版本并不相容，导致无法整合於同一套程序中运行。”
他说，经多次尝试，他们最终将系统拆分为两套独立程序，一套负责撷取手语影像，另一套负责AI模型训练，再将两者串接，才成功完成整体系统。
“为提升人工智能辨识准确率，我们需为每个手语动作收集约1000张训练图片，让模型不断学习与优化。”
他说，由於翻译准确率仍有提升空间，因此他们未来将扩充训练资料，并优化AI模型，以提高辨识及翻译效果。
“目前整个设计制作成本约500令吉，皆是由我们承担， 若未来能够投入量产，成本有望进一步降低，更具普及应用潜力。”
霸障友车位 警报马上响
一个泊车位，看似不起眼，却可能影响一名行动不便者一天的行程。
为了减少残障人士专属泊车位被霸占问题，锺灵独中国际班初四学生林圻恒丶王昱轩丶李辕与黄丞熠，设计出“Parkable”智能泊车识别系统，透过人工智能与自动化控制技术，自动识别违规车辆，协助守护残障人士应有的停车权益。
林圻恒受访时指出，由於发现没有残障人士标识的车辆霸占残障人士专属泊车位，令真正有需要的人无法使用，因此他们萌生利用科技解决问题的想法。
他说，他们设立的系统，通过ESP32-CAM摄像头实时拍摄影像，并将画面上传至服务器，再利用Python程序结合人工智能图像识别技术分析车辆及车牌资料，并与残障人士数据库进行比对。
“当系统确认车辆并非残障人士注册用户，会立即启动蜂鸣器发出警报，同时记录相关车牌号码。”
研究 减少依赖 第三方平台
林圻恒说，他们用了约两至三个月，完成设立“Parkable”智能泊车识别系统，目前系统仍需连接网络，并使用第三方人工智能平台进行图像辨识。
“接下来，我们将自行训练人工智能模型，预计需再投入三至四个月时间，并透过大量图片训练提升系统辨识准确率及稳定性，减少对第三方平台的依赖。”
他说，目前该系统的制作成本不足50令吉，若加强结构设计及扩大应用规模，成本约130令吉。
他们计划采用更坚固丶防水耐候的材料，提升设备在狂风暴雨等恶劣天气下的耐用性，以满足实际应用需求。
“‘Parkable’守护的不只是一个泊车位，而是一份应有的尊重。”
他们希望，透过科技的力量，期待更多人意识到残障人士的实际需求，从日常生活中的一个小小举动开始，共同迈向更友善丶更共融的社会。
智能眼镜 提示危险
若视力不佳，科技能否成为另一双“眼睛”？
带着这样的想法，锺灵独中高一生黄子芫丶许隽煜丶黄浩泽与邱鼎盛，联手设计出“视障人士智能眼镜”，结合人工智能丶超声波感测及语音提示技术，即时辨识周围环境，并主动提醒弱势群体潜在危险，希望让视障及视力不佳人士走得更安全丶更自在。
他们建立人工智能影像辨识模型，收集超过800张图片进行训练，主要让系统学习辨识红绿灯及斑马线交通元素。
黄子芫受访时说，眼镜上的摄像头会拍摄影像，并透过无线网路将画面传送至人工智能平台分析。
“若系统成功辨识到红绿灯或斑马线等目标，平台便会即时将分析结果传回眼镜，再由耳机播放语音提示，让视障人士能够即时掌握周围环境。”
面对系统卡顿问题
黄子芫说，他们在研发“视障人士智能眼镜”过程中最大的挑战，是如何让人工智能模型直接在主板上运行。
他说，第二代版本曾尝试将整个人工智能模型直接储存在主板内，让眼镜无需依赖无线网路即可即时分析环境。
他说，主板记忆体及运算能力有限，当模型数据越来越庞大时，系统便会出现延迟甚至卡顿，无法即时辨识目标。
”如使用者正在过马路时，系统需要很长时间才辨识出前方是斑马线，就会影响使用体验，甚至存在安全风险。”
此外，目前眼镜整体重量比一般眼镜重，因此黄子芫与许隽煜丶黄浩泽及邱鼎盛，计划采用更轻巧的材料制作，提高佩戴舒适度。
“这副眼镜并非要取代无障碍设施，而是希望成为视障人士生活中的一份辅助力量。”
改良後辨识速度大提升
经过多番改良，黄子芫丶许隽煜丶黄浩泽及邱鼎盛，最终在第三代版本改为采用云端人工智能平台分析方式，摄像头只需负责拍摄影像，再透过无线网路上传至平台处理，大幅提升辨识速度及稳定性。
他们希望未来随着硬件技术进步，能够实现离线分析功能，减少对网络环境的依赖。
他们也将扩大人工智能训练数据库，加入更多道路环境丶不同类型盲道丶障碍物及交通设施的数据，让系统能够适应更多实际场景，提升辨识准确率及实用性。
“目前作品制作成本约100令吉以内，若未来能够量产，预计成本可进一步降至约80令吉，因此具备普及应用的潜力，有望成为视障人士日常出行的辅助工具。”
他们期盼这项作品可引起社会和政府对无障碍建设的重视，共同打造一个让视障人士能够安心出行的城市。
报导/摄影：卢嘉绮
