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    • 擴充視訊管理系統(VMS)

    擴充視訊管理系統(VMS)

    VMS-Blog-TN-and-hero
    什麼是視訊管理系統？

    視訊管理系統 (Video Management Systems, VMS) 是用於收集多個攝影機和其他感測器輸入的解決方案，涵蓋視訊處理的所有相關方面，例如儲存、檢索、分析和顯示。VMS 通常應用於安全監控領域，提升公共區域、辦公大樓、交通樞紐、醫療機構等場所的人身安全。此外，VMS 還廣泛用於分析用戶行為，擷取商業智慧，從而改善零售和其他行業的客戶體驗。

    傳統挑戰
    過去，對多個視訊串流進行分析是非常費力的，主要依賴人工觀察來辨識各個視訊中的事件。這種方法存在多種劣勢，例如難以擴充、可能侵犯隱私、以及由於操作員疲勞導致的錯誤判斷，如誤報、漏報和資源利用效率低下。

    現代解決方案
    隨著深度學習的發展，視訊分析任務逐漸實現自動化，使系統能夠輕鬆擴充並顯著提升整體效能，最終降低整體擁有成本 (TCO)。

    市場趨勢
    根據最近的市場研究，視訊管理系統市場規模預計到 2027 年將達到 310 億美元，2022 至 2027 年的年複合成長率 (CAGR) 預估為 23.1%。這一增長的主要驅動因素包括日益增長的安全需求以及 IP 攝影機在監控、安全和零售應用中的快速普及。

     

    AI 驅動的視訊分析正在迅速被應用於視訊管理系統 (VMS)

    視訊管理系統 (VMS) 的配置可以根據視訊通道數量、所需的視訊分析應用及系統成本進行調整。然而，一個典型的 VMS 通常包括以下元件：

    • 攝影機
    • NVR（網路視訊錄影機）或 VMS 伺服器
    • 顯示設備（如手機、單一或多屏顯示器等）
    • 儲存空間（可為本地或雲端儲存）

    AI 驅動的視訊分析使得這些系統能夠更高效地處理和分析多個視訊串流，提供實時洞察和更智慧型的管理功能。

    Scalable VMS solution architecture

    實現即時且準確的視訊分析需要高效能運算

    人工智慧 (AI) 為視訊管理系統 (VMS) 市場帶來變革，能以更低成本實現更快速且精準的事件識別。因此，AI 驅動的視訊分析正在迅速被 VMS 軟體供應商採用。

    AI 視訊分析可整合至系統的任何元件中，例如：

    • 資料來源：智慧型攝影機
    • 資料聚合點：如智慧型閘道器或網路視訊錄影機 (NVR)
    • 雲端：可作為服務提供 (VSaaS，視訊監控即服務)

    欲了解各種 VMS 配置及 AI 設計方法的詳細說明，請參考我們的白皮書。

    將 AI 導入不同系統元件的多項優勢：

    • 增強安全性：

      • 能快速檢測每個視訊串流中的相關事件、危險及關注區域 (ROI)
      • 對預先定義的事件進行觸發回應
      • 建立視訊後設資料以支援歷史搜尋
      • 實現資料匿名化，提升隱私保護

    • 提升網路利用率：

      • 僅串流相關事件，減少頻寬使用並進一步降低成本

    • 改善儲存效率：

      • 去除無關或無價值的內容，減少儲存空間需求，提升成本效益


    人工智慧 (AI)：提升視訊管理系統 (VMS) 的準確性與安全性

    AI 驅動的視訊分析在 VMS 中具有三大核心功能：事件檢測、回應觸發和資料分析。

    檢測 (Detect)

    視訊分析的第一層是場景理解與後設資料擷取，既支援即時回應，也可用於未來的搜尋與分析。此階段可以部署多個神經網路，利用先進的演算法來執行深度學習任務，作為更複雜功能的基礎，例如識別預定義事件並觸發特定回應。

    關鍵功能

    1. 物件識別 (Object Recognition)

      • 辨識畫面中的特定物件或物件類別
      • 可用於區分不同類別的物件

    2. 計數 (Counting)

      • 計算特定區域內的物件數量
      • 特別適用於人數有限制且涉及安全性的場合

    3. 密度估算 (Density Estimation)

      • 辨識正在發展中的情況
      • 不需確切物件數量，而是專注於總體密度

    4. 物件屬性 (Object Attributes)

      • 協助在特定場景中唯一識別某人或某物件
      • 支援對同一物件在相同場景或不同場景中的重新識別

    5. 手勢估算 (Gesture Estimation)

      • 分析一系列手勢，解讀特定行為
      • 用於行為分析的目的

    6. 距離測量 (Distance Measurement)

      • 根據每個實體在定義空間中的精確 3D 位置，計算兩人或多個物件之間的距離

    透過這些功能，AI 能顯著提升 VMS 的安全性與效率，讓系統不僅能即時回應，還能為未來的分析提供可靠數據基礎。
     

    即時回應 (Respond)

    視訊分析的第二層功能是基於檢測階段的洞察進行即時事件觸發。在此階段，預定義的事件會引發特定的回應，例如觸發警報、通知操作員或安全人員、召集應急服務，或操作終端設備（例如允許授權人員進入）。

    常見的 AI 驅動回應應用

    1. 群眾管理 (Crowd Management)

      • 透過人員與車輛計數及密度估算，當特定地點累積大量人員或車輛時，系統可觸發相應的行動，例如進行負載平衡或動態交通管理。

    2. 周圍防護 (Perimeter Protection)

      • 結合臉部與人員屬性識別、手勢估算及距離測量，用於保護受限制或危險區域的安全，防止未經授權的進入。

    3. 社交距離監測 (Social Distancing)

      • 偵測公共場所人群是否保持安全距離，協助衛生機構控制疫情的擴散。

    4. 行為分析 (Behavioral Analysis)

      • 辨識緊急情況中的求助信號，並快速觸發警報以召集應急人員，比撥打 911 更迅速地到達現場。

    5. 尋找遺失人員/物件 (Lost Person / Unattended Object)

      • 為安保人員提供支援，根據物品標記與手勢估算，幫助尋找遺失的人員或物品，甚至用於追蹤嫌疑犯。

    6. 車牌識別 (License Plate Recognition, LPR)

      • 用於停車場或車庫的進出控制與計費系統，提升管理效率與準確性。


    分析 (Analyze)

    視訊分析的第三層功能涉及後設資料的索引、儲存與檢索。

    人工智慧 (AI) 被用於以成本效益高的方式對視訊串流中的相關訊息進行索引與儲存。透過長期觀察模式和多視角聯合分析，可擷取深度且可行的洞察，應用於以下目的：

    關鍵功能

    1. 索引與錄製 (Indexing & Recording)

      • AI 協助區分有意義的事件與背景影像，改善資料管理並降低通訊與儲存成本。
      • 系統僅記錄與儲存使用者定義的重大事件，提升效率。

    2. 摘要產生 (Summarization)

      • 產生經編輯與精簡的視訊摘要，只保留重要事件與洞察，剔除不相關的影像。
      • 提供更快速、更直觀的資料概覽，便於後續分析與決策。

    3. 資料擷取 (Data Extraction)

      • 基於從視訊串流中擷取的後設資料，識別儲存資料中的模式。
      • 後設資料的精確性與深度直接影響分析結果，這正是深度學習中先進演算法發揮作用的關鍵所在。




    https://hailo.ai/zh-hans/blog/ai-enhanced-video-management-scalability/

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    擴充視訊管理系統(VMS)

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    什麼是視訊管理系統？

    視訊管理系統 (Video Management Systems, VMS) 是用於收集多個攝影機和其他感測器輸入的解決方案，涵蓋視訊處理的所有相關方面，例如儲存、檢索、分析和顯示。VMS 通常應用於安全監控領域，提升公共區域、辦公大樓、交通樞紐、醫療機構等場所的人身安全。此外，VMS 還廣泛用於分析用戶行為，擷取商業智慧，從而改善零售和其他行業的客戶體驗。

    傳統挑戰
    過去，對多個視訊串流進行分析是非常費力的，主要依賴人工觀察來辨識各個視訊中的事件。這種方法存在多種劣勢，例如難以擴充、可能侵犯隱私、以及由於操作員疲勞導致的錯誤判斷，如誤報、漏報和資源利用效率低下。

    現代解決方案
    隨著深度學習的發展，視訊分析任務逐漸實現自動化，使系統能夠輕鬆擴充並顯著提升整體效能，最終降低整體擁有成本 (TCO)。

    市場趨勢
    根據最近的市場研究，視訊管理系統市場規模預計到 2027 年將達到 310 億美元，2022 至 2027 年的年複合成長率 (CAGR) 預估為 23.1%。這一增長的主要驅動因素包括日益增長的安全需求以及 IP 攝影機在監控、安全和零售應用中的快速普及。

     

    AI 驅動的視訊分析正在迅速被應用於視訊管理系統 (VMS)

    視訊管理系統 (VMS) 的配置可以根據視訊通道數量、所需的視訊分析應用及系統成本進行調整。然而，一個典型的 VMS 通常包括以下元件：

    • 攝影機
    • NVR（網路視訊錄影機）或 VMS 伺服器
    • 顯示設備（如手機、單一或多屏顯示器等）
    • 儲存空間（可為本地或雲端儲存）

    AI 驅動的視訊分析使得這些系統能夠更高效地處理和分析多個視訊串流，提供實時洞察和更智慧型的管理功能。

    Scalable VMS solution architecture

    實現即時且準確的視訊分析需要高效能運算

    人工智慧 (AI) 為視訊管理系統 (VMS) 市場帶來變革，能以更低成本實現更快速且精準的事件識別。因此，AI 驅動的視訊分析正在迅速被 VMS 軟體供應商採用。

    AI 視訊分析可整合至系統的任何元件中，例如：

    • 資料來源：智慧型攝影機
    • 資料聚合點：如智慧型閘道器或網路視訊錄影機 (NVR)
    • 雲端：可作為服務提供 (VSaaS，視訊監控即服務)

    欲了解各種 VMS 配置及 AI 設計方法的詳細說明，請參考我們的白皮書。

    將 AI 導入不同系統元件的多項優勢：

    • 增強安全性：

      • 能快速檢測每個視訊串流中的相關事件、危險及關注區域 (ROI)
      • 對預先定義的事件進行觸發回應
      • 建立視訊後設資料以支援歷史搜尋
      • 實現資料匿名化，提升隱私保護

    • 提升網路利用率：

      • 僅串流相關事件，減少頻寬使用並進一步降低成本

    • 改善儲存效率：

      • 去除無關或無價值的內容，減少儲存空間需求，提升成本效益


    人工智慧 (AI)：提升視訊管理系統 (VMS) 的準確性與安全性

    AI 驅動的視訊分析在 VMS 中具有三大核心功能：事件檢測、回應觸發和資料分析。

    檢測 (Detect)

    視訊分析的第一層是場景理解與後設資料擷取，既支援即時回應，也可用於未來的搜尋與分析。此階段可以部署多個神經網路，利用先進的演算法來執行深度學習任務，作為更複雜功能的基礎，例如識別預定義事件並觸發特定回應。

    關鍵功能

    1. 物件識別 (Object Recognition)

      • 辨識畫面中的特定物件或物件類別
      • 可用於區分不同類別的物件

    2. 計數 (Counting)

      • 計算特定區域內的物件數量
      • 特別適用於人數有限制且涉及安全性的場合

    3. 密度估算 (Density Estimation)

      • 辨識正在發展中的情況
      • 不需確切物件數量，而是專注於總體密度

    4. 物件屬性 (Object Attributes)

      • 協助在特定場景中唯一識別某人或某物件
      • 支援對同一物件在相同場景或不同場景中的重新識別

    5. 手勢估算 (Gesture Estimation)

      • 分析一系列手勢，解讀特定行為
      • 用於行為分析的目的

    6. 距離測量 (Distance Measurement)

      • 根據每個實體在定義空間中的精確 3D 位置，計算兩人或多個物件之間的距離

    透過這些功能，AI 能顯著提升 VMS 的安全性與效率，讓系統不僅能即時回應，還能為未來的分析提供可靠數據基礎。
     

    即時回應 (Respond)

    視訊分析的第二層功能是基於檢測階段的洞察進行即時事件觸發。在此階段，預定義的事件會引發特定的回應，例如觸發警報、通知操作員或安全人員、召集應急服務，或操作終端設備（例如允許授權人員進入）。

    常見的 AI 驅動回應應用

    1. 群眾管理 (Crowd Management)

      • 透過人員與車輛計數及密度估算，當特定地點累積大量人員或車輛時，系統可觸發相應的行動，例如進行負載平衡或動態交通管理。

    2. 周圍防護 (Perimeter Protection)

      • 結合臉部與人員屬性識別、手勢估算及距離測量，用於保護受限制或危險區域的安全，防止未經授權的進入。

    3. 社交距離監測 (Social Distancing)

      • 偵測公共場所人群是否保持安全距離，協助衛生機構控制疫情的擴散。

    4. 行為分析 (Behavioral Analysis)

      • 辨識緊急情況中的求助信號，並快速觸發警報以召集應急人員，比撥打 911 更迅速地到達現場。

    5. 尋找遺失人員/物件 (Lost Person / Unattended Object)

      • 為安保人員提供支援，根據物品標記與手勢估算，幫助尋找遺失的人員或物品，甚至用於追蹤嫌疑犯。

    6. 車牌識別 (License Plate Recognition, LPR)

      • 用於停車場或車庫的進出控制與計費系統，提升管理效率與準確性。


    分析 (Analyze)

    視訊分析的第三層功能涉及後設資料的索引、儲存與檢索。

    人工智慧 (AI) 被用於以成本效益高的方式對視訊串流中的相關訊息進行索引與儲存。透過長期觀察模式和多視角聯合分析，可擷取深度且可行的洞察，應用於以下目的：

    關鍵功能

    1. 索引與錄製 (Indexing & Recording)

      • AI 協助區分有意義的事件與背景影像，改善資料管理並降低通訊與儲存成本。
      • 系統僅記錄與儲存使用者定義的重大事件，提升效率。

    2. 摘要產生 (Summarization)

      • 產生經編輯與精簡的視訊摘要，只保留重要事件與洞察，剔除不相關的影像。
      • 提供更快速、更直觀的資料概覽，便於後續分析與決策。

    3. 資料擷取 (Data Extraction)

      • 基於從視訊串流中擷取的後設資料，識別儲存資料中的模式。
      • 後設資料的精確性與深度直接影響分析結果，這正是深度學習中先進演算法發揮作用的關鍵所在。




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    擴充視訊管理系統(VMS)

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    什麼是視訊管理系統？

    視訊管理系統 (Video Management Systems, VMS) 是用於收集多個攝影機和其他感測器輸入的解決方案，涵蓋視訊處理的所有相關方面，例如儲存、檢索、分析和顯示。VMS 通常應用於安全監控領域，提升公共區域、辦公大樓、交通樞紐、醫療機構等場所的人身安全。此外，VMS 還廣泛用於分析用戶行為，擷取商業智慧，從而改善零售和其他行業的客戶體驗。

    傳統挑戰
    過去，對多個視訊串流進行分析是非常費力的，主要依賴人工觀察來辨識各個視訊中的事件。這種方法存在多種劣勢，例如難以擴充、可能侵犯隱私、以及由於操作員疲勞導致的錯誤判斷，如誤報、漏報和資源利用效率低下。

    現代解決方案
    隨著深度學習的發展，視訊分析任務逐漸實現自動化，使系統能夠輕鬆擴充並顯著提升整體效能，最終降低整體擁有成本 (TCO)。

    市場趨勢
    根據最近的市場研究，視訊管理系統市場規模預計到 2027 年將達到 310 億美元，2022 至 2027 年的年複合成長率 (CAGR) 預估為 23.1%。這一增長的主要驅動因素包括日益增長的安全需求以及 IP 攝影機在監控、安全和零售應用中的快速普及。

     

    AI 驅動的視訊分析正在迅速被應用於視訊管理系統 (VMS)

    視訊管理系統 (VMS) 的配置可以根據視訊通道數量、所需的視訊分析應用及系統成本進行調整。然而，一個典型的 VMS 通常包括以下元件：

    • 攝影機
    • NVR（網路視訊錄影機）或 VMS 伺服器
    • 顯示設備（如手機、單一或多屏顯示器等）
    • 儲存空間（可為本地或雲端儲存）

    AI 驅動的視訊分析使得這些系統能夠更高效地處理和分析多個視訊串流，提供實時洞察和更智慧型的管理功能。

    Scalable VMS solution architecture

    實現即時且準確的視訊分析需要高效能運算

    人工智慧 (AI) 為視訊管理系統 (VMS) 市場帶來變革，能以更低成本實現更快速且精準的事件識別。因此，AI 驅動的視訊分析正在迅速被 VMS 軟體供應商採用。

    AI 視訊分析可整合至系統的任何元件中，例如：

    • 資料來源：智慧型攝影機
    • 資料聚合點：如智慧型閘道器或網路視訊錄影機 (NVR)
    • 雲端：可作為服務提供 (VSaaS，視訊監控即服務)

    欲了解各種 VMS 配置及 AI 設計方法的詳細說明，請參考我們的白皮書。

    將 AI 導入不同系統元件的多項優勢：

    • 增強安全性：

      • 能快速檢測每個視訊串流中的相關事件、危險及關注區域 (ROI)
      • 對預先定義的事件進行觸發回應
      • 建立視訊後設資料以支援歷史搜尋
      • 實現資料匿名化，提升隱私保護

    • 提升網路利用率：

      • 僅串流相關事件，減少頻寬使用並進一步降低成本

    • 改善儲存效率：

      • 去除無關或無價值的內容，減少儲存空間需求，提升成本效益


    人工智慧 (AI)：提升視訊管理系統 (VMS) 的準確性與安全性

    AI 驅動的視訊分析在 VMS 中具有三大核心功能：事件檢測、回應觸發和資料分析。

    檢測 (Detect)

    視訊分析的第一層是場景理解與後設資料擷取，既支援即時回應，也可用於未來的搜尋與分析。此階段可以部署多個神經網路，利用先進的演算法來執行深度學習任務，作為更複雜功能的基礎，例如識別預定義事件並觸發特定回應。

    關鍵功能

    1. 物件識別 (Object Recognition)

      • 辨識畫面中的特定物件或物件類別
      • 可用於區分不同類別的物件

    2. 計數 (Counting)

      • 計算特定區域內的物件數量
      • 特別適用於人數有限制且涉及安全性的場合

    3. 密度估算 (Density Estimation)

      • 辨識正在發展中的情況
      • 不需確切物件數量，而是專注於總體密度

    4. 物件屬性 (Object Attributes)

      • 協助在特定場景中唯一識別某人或某物件
      • 支援對同一物件在相同場景或不同場景中的重新識別

    5. 手勢估算 (Gesture Estimation)

      • 分析一系列手勢，解讀特定行為
      • 用於行為分析的目的

    6. 距離測量 (Distance Measurement)

      • 根據每個實體在定義空間中的精確 3D 位置，計算兩人或多個物件之間的距離

    透過這些功能，AI 能顯著提升 VMS 的安全性與效率，讓系統不僅能即時回應，還能為未來的分析提供可靠數據基礎。
     

    即時回應 (Respond)

    視訊分析的第二層功能是基於檢測階段的洞察進行即時事件觸發。在此階段，預定義的事件會引發特定的回應，例如觸發警報、通知操作員或安全人員、召集應急服務，或操作終端設備（例如允許授權人員進入）。

    常見的 AI 驅動回應應用

    1. 群眾管理 (Crowd Management)

      • 透過人員與車輛計數及密度估算，當特定地點累積大量人員或車輛時，系統可觸發相應的行動，例如進行負載平衡或動態交通管理。

    2. 周圍防護 (Perimeter Protection)

      • 結合臉部與人員屬性識別、手勢估算及距離測量，用於保護受限制或危險區域的安全，防止未經授權的進入。

    3. 社交距離監測 (Social Distancing)

      • 偵測公共場所人群是否保持安全距離，協助衛生機構控制疫情的擴散。

    4. 行為分析 (Behavioral Analysis)

      • 辨識緊急情況中的求助信號，並快速觸發警報以召集應急人員，比撥打 911 更迅速地到達現場。

    5. 尋找遺失人員/物件 (Lost Person / Unattended Object)

      • 為安保人員提供支援，根據物品標記與手勢估算，幫助尋找遺失的人員或物品，甚至用於追蹤嫌疑犯。

    6. 車牌識別 (License Plate Recognition, LPR)

      • 用於停車場或車庫的進出控制與計費系統，提升管理效率與準確性。


    分析 (Analyze)

    視訊分析的第三層功能涉及後設資料的索引、儲存與檢索。

    人工智慧 (AI) 被用於以成本效益高的方式對視訊串流中的相關訊息進行索引與儲存。透過長期觀察模式和多視角聯合分析，可擷取深度且可行的洞察，應用於以下目的：

    關鍵功能

    1. 索引與錄製 (Indexing & Recording)

      • AI 協助區分有意義的事件與背景影像，改善資料管理並降低通訊與儲存成本。
      • 系統僅記錄與儲存使用者定義的重大事件，提升效率。

    2. 摘要產生 (Summarization)

      • 產生經編輯與精簡的視訊摘要，只保留重要事件與洞察，剔除不相關的影像。
      • 提供更快速、更直觀的資料概覽，便於後續分析與決策。

    3. 資料擷取 (Data Extraction)

      • 基於從視訊串流中擷取的後設資料，識別儲存資料中的模式。
      • 後設資料的精確性與深度直接影響分析結果，這正是深度學習中先進演算法發揮作用的關鍵所在。




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    什麼是視訊管理系統？

    視訊管理系統 (Video Management Systems, VMS) 是用於收集多個攝影機和其他感測器輸入的解決方案，涵蓋視訊處理的所有相關方面，例如儲存、檢索、分析和顯示。VMS 通常應用於安全監控領域，提升公共區域、辦公大樓、交通樞紐、醫療機構等場所的人身安全。此外，VMS 還廣泛用於分析用戶行為，擷取商業智慧，從而改善零售和其他行業的客戶體驗。

    傳統挑戰
    過去，對多個視訊串流進行分析是非常費力的，主要依賴人工觀察來辨識各個視訊中的事件。這種方法存在多種劣勢，例如難以擴充、可能侵犯隱私、以及由於操作員疲勞導致的錯誤判斷，如誤報、漏報和資源利用效率低下。

    現代解決方案
    隨著深度學習的發展，視訊分析任務逐漸實現自動化，使系統能夠輕鬆擴充並顯著提升整體效能，最終降低整體擁有成本 (TCO)。

    市場趨勢
    根據最近的市場研究，視訊管理系統市場規模預計到 2027 年將達到 310 億美元，2022 至 2027 年的年複合成長率 (CAGR) 預估為 23.1%。這一增長的主要驅動因素包括日益增長的安全需求以及 IP 攝影機在監控、安全和零售應用中的快速普及。

     

    AI 驅動的視訊分析正在迅速被應用於視訊管理系統 (VMS)

    視訊管理系統 (VMS) 的配置可以根據視訊通道數量、所需的視訊分析應用及系統成本進行調整。然而，一個典型的 VMS 通常包括以下元件：

    • 攝影機
    • NVR（網路視訊錄影機）或 VMS 伺服器
    • 顯示設備（如手機、單一或多屏顯示器等）
    • 儲存空間（可為本地或雲端儲存）

    AI 驅動的視訊分析使得這些系統能夠更高效地處理和分析多個視訊串流，提供實時洞察和更智慧型的管理功能。

    Scalable VMS solution architecture

    實現即時且準確的視訊分析需要高效能運算

    人工智慧 (AI) 為視訊管理系統 (VMS) 市場帶來變革，能以更低成本實現更快速且精準的事件識別。因此，AI 驅動的視訊分析正在迅速被 VMS 軟體供應商採用。

    AI 視訊分析可整合至系統的任何元件中，例如：

    • 資料來源：智慧型攝影機
    • 資料聚合點：如智慧型閘道器或網路視訊錄影機 (NVR)
    • 雲端：可作為服務提供 (VSaaS，視訊監控即服務)

    欲了解各種 VMS 配置及 AI 設計方法的詳細說明，請參考我們的白皮書。

    將 AI 導入不同系統元件的多項優勢：

    • 增強安全性：

      • 能快速檢測每個視訊串流中的相關事件、危險及關注區域 (ROI)
      • 對預先定義的事件進行觸發回應
      • 建立視訊後設資料以支援歷史搜尋
      • 實現資料匿名化，提升隱私保護

    • 提升網路利用率：

      • 僅串流相關事件，減少頻寬使用並進一步降低成本

    • 改善儲存效率：

      • 去除無關或無價值的內容，減少儲存空間需求，提升成本效益


    人工智慧 (AI)：提升視訊管理系統 (VMS) 的準確性與安全性

    AI 驅動的視訊分析在 VMS 中具有三大核心功能：事件檢測、回應觸發和資料分析。

    檢測 (Detect)

    視訊分析的第一層是場景理解與後設資料擷取，既支援即時回應，也可用於未來的搜尋與分析。此階段可以部署多個神經網路，利用先進的演算法來執行深度學習任務，作為更複雜功能的基礎，例如識別預定義事件並觸發特定回應。

    關鍵功能

    1. 物件識別 (Object Recognition)

      • 辨識畫面中的特定物件或物件類別
      • 可用於區分不同類別的物件

    2. 計數 (Counting)

      • 計算特定區域內的物件數量
      • 特別適用於人數有限制且涉及安全性的場合

    3. 密度估算 (Density Estimation)

      • 辨識正在發展中的情況
      • 不需確切物件數量，而是專注於總體密度

    4. 物件屬性 (Object Attributes)

      • 協助在特定場景中唯一識別某人或某物件
      • 支援對同一物件在相同場景或不同場景中的重新識別

    5. 手勢估算 (Gesture Estimation)

      • 分析一系列手勢，解讀特定行為
      • 用於行為分析的目的

    6. 距離測量 (Distance Measurement)

      • 根據每個實體在定義空間中的精確 3D 位置，計算兩人或多個物件之間的距離

    透過這些功能，AI 能顯著提升 VMS 的安全性與效率，讓系統不僅能即時回應，還能為未來的分析提供可靠數據基礎。
     

    即時回應 (Respond)

    視訊分析的第二層功能是基於檢測階段的洞察進行即時事件觸發。在此階段，預定義的事件會引發特定的回應，例如觸發警報、通知操作員或安全人員、召集應急服務，或操作終端設備（例如允許授權人員進入）。

    常見的 AI 驅動回應應用

    1. 群眾管理 (Crowd Management)

      • 透過人員與車輛計數及密度估算，當特定地點累積大量人員或車輛時，系統可觸發相應的行動，例如進行負載平衡或動態交通管理。

    2. 周圍防護 (Perimeter Protection)

      • 結合臉部與人員屬性識別、手勢估算及距離測量，用於保護受限制或危險區域的安全，防止未經授權的進入。

    3. 社交距離監測 (Social Distancing)

      • 偵測公共場所人群是否保持安全距離，協助衛生機構控制疫情的擴散。

    4. 行為分析 (Behavioral Analysis)

      • 辨識緊急情況中的求助信號，並快速觸發警報以召集應急人員，比撥打 911 更迅速地到達現場。

    5. 尋找遺失人員/物件 (Lost Person / Unattended Object)

      • 為安保人員提供支援，根據物品標記與手勢估算，幫助尋找遺失的人員或物品，甚至用於追蹤嫌疑犯。

    6. 車牌識別 (License Plate Recognition, LPR)

      • 用於停車場或車庫的進出控制與計費系統，提升管理效率與準確性。


    分析 (Analyze)

    視訊分析的第三層功能涉及後設資料的索引、儲存與檢索。

    人工智慧 (AI) 被用於以成本效益高的方式對視訊串流中的相關訊息進行索引與儲存。透過長期觀察模式和多視角聯合分析，可擷取深度且可行的洞察，應用於以下目的：

    關鍵功能

    1. 索引與錄製 (Indexing & Recording)

      • AI 協助區分有意義的事件與背景影像，改善資料管理並降低通訊與儲存成本。
      • 系統僅記錄與儲存使用者定義的重大事件，提升效率。

    2. 摘要產生 (Summarization)

      • 產生經編輯與精簡的視訊摘要，只保留重要事件與洞察，剔除不相關的影像。
      • 提供更快速、更直觀的資料概覽，便於後續分析與決策。

    3. 資料擷取 (Data Extraction)

      • 基於從視訊串流中擷取的後設資料，識別儲存資料中的模式。
      • 後設資料的精確性與深度直接影響分析結果，這正是深度學習中先進演算法發揮作用的關鍵所在。




    https://hailo.ai/zh-hans/blog/ai-enhanced-video-management-scalability/

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