應用服務解決方案,其底層為前端影像攝影裝置,包含定點式、移動式與穿戴式裝置,所收集到的影像資料藉由影像Video Gateway進行整合回傳,影像資訊將會傳送給智慧影像分析服務平台,如CCTV資訊、穿戴式定位資訊、裝置監控影像等;而前端整合性服務平台可結合地理圖資,將相關資料以圖形化的方式呈現。系統日常蒐集的影像大數據資料可儲存至雲端資料庫,由大數據資料分析模組加以運算與處理,可分別應用於人、車、物的範疇中,所產出的資訊依各子系統功能提供給後端使用者進行查詢與應用,並藉由服務平台進行相關操作。利用CCTV影像,例如人的部分,可應用於治安、保全門禁、工地安全及人口協尋等;車的部分,利用車輛影像資料判斷公路是否有車輛雍塞狀況發生,車牌辨識提供警政單位查緝贓車或涉案車輛;物品的部分,判定是否發生長期滯留事件,並發出警示由保全人員處理,確保民眾的生命安全。

運用AI演算法等技術做快速的影像交叉比對及分析應用,增強客戶場域之公共安全監控效率。
客戶遇到的問題
影像分析資料數量龐大
- 攝影機逐年增加。
- 影像資料量龐大且複雜。
- 難以純人力追蹤。
影像調閱分析時間過長
- 以人工1:1時間肉眼比對。
- 耗時費神。
- 錯失關鍵時期。
多變異之監控錄影裝置
- 攝影機廠牌規格不同。
- 影像品質參差不齊。
- 影像串聯不易。
外在因素使影像辨識困難
- 光線及天候影響影像辨識。
- 人為造成影像辨識失敗。
- 鏡頭髒污使得辨識困難。
人工智慧影像分析與傳統影像應用之比較
傳統影像應用 VS 智慧影像分析
傳統 | 人工智慧 | |
---|---|---|
分析時間 | 需以1:1的時間比例進行 | 平行影像處理速度提升10倍以上 |
比對效能 | 人工肉眼判斷比對 | 智慧影像技術交叉比對 |
應用範圍 | 固定區域錄影監視 | 加入行動裝置智慧處理 |
影像品質 | 外在因素影響辨識判讀 | 影像AI演算法優化消除雜訊 |
設備規格 | 廠牌不同難以取得資料 | 智慧整合影像設備 |
標準功能介紹
VIAMaster範例影片
工地安全監控
人流徘徊偵測
飲料打翻即時偵測與通報
