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傳統產業新思惟 盾心用人工智慧翻轉安控業
新通訊 20181 月號 203 期《 行家出手 》
文.廖專崇
2017年,人工智慧(AI)在科技產業颳起一陣旋風,許多人都對AI的能力加以神化,事實上,AI只是深度的智慧化,神經網路(Neural Network)早就不是秘密或高深的技術,只要能建構適當的網路模型,蒐集足夠的大數據,透過適當的訓練,就可以為自己的技術應用產生良好的加值效果。例如專注於安全監控產業的盾心科技(Umbo CV),便與AI領導廠商Nvidia合作,將傳統的監視器效能大幅提升。
盾心科技硬體開發總監柯智文表示,透過監控畫面學習並辨識影像中的物件與事件,可以預防意外,並降低犯罪發生的機率。
成立於2014年的盾心科技,四位年輕的創辦人中,一位在安控產業服務過,一位在國內硬體大廠有多年經驗,兩位專精於AI深度學習技術,也讓該公司雖然成立只有三年,但一開始就投入將電腦視覺(Computer Vision)和深度學習(Deep Learning)應用在安全監控領域,相較於其他傳統安控廠商,其產品效能完全高出一截,可以精準判斷不同的物件。 

盾心科技硬體開發總監柯智文表示,透過監控畫面學習並辨識影像中的物件與事件,例如:人、車、槍等各類物件,以及侵入、群眾聚集、火災等特殊事件,可以預防意外,並降低犯罪發生的機率。盾心整合人工智慧的影像辨識軟體管理平台Aqua SmartCloud,開發出搭配用的攝影機Umbo SmartDome來執行監視工作。 

現今全球總計約有三億支監視攝影機,目前導入人工智慧技術的不到1%,未來有超過60%的客戶會希望採購支援人工智慧技術的安控系統,市場規模近兩億支或更高。柯智文說明,盾心一開始設定的目標是希望節省人力,目前一個人平均負責監控12個或更少的監視器,但透過人力可以即時察覺問題的機率並不高,因此AI與安控的結合不僅節省人力,還能大幅提升準確率,尤其是針對各種危安事件的即時偵測。 

盾心科技的一般影像辨識率高達97.3%,柯智文強調,經過特殊訓練的影像辨識準確率更可達99.5%,目前該公司網路訓練都採用NVIDIA的Telsa P4/P40與CUDA平台,好處是效能優異,且開發環境完善。在技術發展部分,2017年盾心主要做到人物準確辨識,翻牆辨識等功能;2018年則計畫推出更多新功能包括:清點人數(Occupancy)、訪客辨認(Customer/Visitor Tally)、滯留(Loitering)、進/出辨識(Door Entry/Exit)、緊隨(Tailgating)、車輛辨認(Vehicle Tally)等,並積極發展闖入偵測技術。

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