市建局發言人受詢時指出，試驗計劃若能驗證影像分析技術可有效且可靠地識別與分類各種違規停車行爲，“當局未來有可能精簡執法行動並提高生産力”。據了解，在試驗期間，市建局不會標記這輛“流動執法車”，當局也不會根據攝錄的影像，對違規停車者采取執法行動。
市區重建局將在今年下半年測試新科技，利用人工智能和影像分析技術，快速識別和取締路邊違規停車的行爲。試驗計劃若順利，當局未來或采用這項技術，這將有助于精簡執法人力，進而提升工作效率。
市建局日前透過電子商務網站GeBIZ，邀請有興趣的業者提呈計劃書，就具備影像分析功能的“流動執法車”（mobile enforcement vehicle）進行概念驗證。
試驗計劃爲期半年。根據招標文件，當局計劃在白天和夜晚兩個時段，于至少15個劃設路邊停車位的地點展開試驗，測試這項技術能否“近乎實時”（near real-time）地自動識別下列違例停車行爲：在雙黃線停車、逆向停車、在劃有連續單白線的道路兩旁停車、在汽車專用車位停放重型車，以及越線停車。
市建局發言人受詢時指出，試驗計劃若能驗證影像分析技術可有效且可靠地識別與分類各種違規停車行爲，“當局未來有可能精簡執法行動並提高生産力”。
根據招標文件，影像分析系統將由以下部件組成：攝錄機、能識別車牌的系統程式，以及一個能快速分析影像，判斷車子是否違規停放，並將違例行爲分類的中央處理器。這套系統須安裝在一輛車子上，可由駕駛員一人操作。
據了解，在試驗期間，市建局不會標記這輛車子，當局也不會根據攝錄的影像，對違規停車者采取執法行動。
目前，違規停車的取締行動主要由稽查員執行。2018年，市建局與陸路交通管理局和建屋發展局，首次共同委任策安保安機構（Certis CISCO）進行執法工作，包括負責在公路或不設電子停車系統的停車場，向違例者發出罰單等。
市建局受詢時未透露稽查員的人數。根據市建局和建屋局2019年公布的數據，2016年至2018年間，當局平均每年發出約26萬零800張非法停車罰單，其中包括非停車季票持有者把車停放在季票停車位等。
新科技智能化稽查工作讓執法工作更完善
交通工程顧問戈彼納·梅農（Gopinath Menon）受訪時向《聯合早報》指出，取締違例停車是一項耗人力又單調的工作，駕車人士也可能質疑稽查員的判斷而與執法人員起爭執甚至沖突。他認爲，隨著新科技使稽查工作智能化，當局能重新部署和善用寶貴的人力資源，讓執法工作更完善。
他也提到，比起稽查員，流動執法車相對低調，駕車者日後在路邊停車或許會更留心，以免遭到取締，這對改善違例情況或能起到幫助。
但平時以汽車代步的自雇人士鄭永滿（45歲）不以爲然。他說：“如果路邊有車位，我們當然不會非法停車。但如果車位不足，而我們又只是想要下車走開一會兒，多數駕車者還是會不惜冒險違規，不管是面對稽查員還是機器都沒差。”