技術
硬件設施
在特定位置安裝智能滅蚊燈和氣象站，以收集有關天氣和蚊子數量的信息。 太陽能智能滅蚊燈裝有傳感器，可以監測捕捉到的蚊子數量。 智能氣象站用於收集各種氣象變量的信息，例如氣溫、相對濕度、風和降雨量。 收集的數據將用於訓練和擬合 GeoAI 模型，模型將用於生成蚊患風險指數 (MRI) 和蚊患風險圖。
能源消耗
智能滅蚊燈和無線智能氣象站都包含太陽能電池板。 一般來說，太陽能電池板上幾個小時的間接接觸陽光足以支持一周不間斷的運行。 很少需要更換電池或充電的。
然而，硬件端也可以在設計時額外增加附加電池，在任何已知的日照非常低的地點的可持續性。物聯網和軟件平台會持續監控硬件的運轉狀態，並在電池電量不足時發出警告。
分析及模型
從物聯網設備硬件收集的所有數據，連同其他環境和歷史數據，用於對所有獨立變數進行探索性分析，在空間和時間上評估所有獨立變數，將多個 Geo-AI 模型擬合到氣象和環境變量， 並利用這些模型開發用於預測蚊子數量的蚊患風險指數 (MRI)。
輸入
安裝在選定地點的智能滅蚊燈及氣象站系統會監測蚊子種群及周邊環境。智能氣象站採集氣溫、相對濕度、風速及風向，降水等氣象數據。
數據傳輸
集成到物聯網硬件中的 4G/5G 網關將收集到的數據傳輸到數據存儲雲端，以實現實時監控及數據傳輸。
GEOAI （地理信息及人工智能）應用
GIS 和 AI 技術用於編譯和分析所有物聯網收集的數據以及其他大數據，例如環境數據、歷史疾病數據和誘蚊器指數。 採用各種空間統計模型和 AI 模型來發掘相關因素和預測因素之間的關係，並製定蚊患風險指數 (MRI)。
輸出
最終目標是創建一個交互式實時網絡應用程序，顯示基於地圖的香港蚊子風險指數（MRI）從而幫助公眾識別蚊患熱點並警惕蚊媒疾病。