AI影像保全監控

應用情境

偵測入侵人員：即時偵測人員入侵，發出警示予保全，提供快速決策、降低人力使用。

企業痛點

視覺疲勞：保全緊盯超過2個以上監視螢幕，經過12分鐘後因疲勞而遺漏高達45%的鏡頭，若超過22分鐘後造成對95%的活動失去反應。

市場價格競爭與人力不足：保全公司面臨嚴峻的市場價格競爭，也因少子、高齡化趨勢導致警衛招募不易。

解決方法

「終端+雲端」軟硬整合解決方案：自行開發終端攝影機與雲端平台，將結果送到保全公司管理平台，誤報回饋機制。

專注於「人」與「動作」的偵測：偵測臉部遮蔽、半蹲、爬牆、滾動、匍匐前進等夜間情境。以CNN類神經技術準確率約在 90%，室內場域更可高達 95% 的準確率。

成果效益

減少誤報：不受下雨颳風、風吹草動、動物昆蟲、人員位置等的影響，比傳統PIR(人體紅外感測)設備準確，有效減少95%以上誤報。

提升保全人力效能：AI技術導入前，三個人可監看200台攝影機，導入後可提升至三人即可管理 1,000台以上攝影機。

後續運用

PoS測試場域：已與新光保全平台初步整合，並於7戶室內、室外場域測試。

其他導入場域：台北市博愛與光復國小，桃園市平鎮區文化國小等半開放空間場域。