現今AI人工智慧成為熱議話題，安全監控與影像監控產業也因 AI 的潛力而備受矚目。隨著市場上 AI 產品的增加，客戶正在考慮是否應該投資 AI 驅動的攝影機，並評估其帶來的效益。
Axis 一直致力於在產品中應用 AI，因此我們最新開發的攝影機皆具備 AI 支援。AI 與深度學習功能的核心技術來自於系統晶片（SoC），本文將探討為何值得將 AI 驅動的攝影機作為您的下一筆投資，不僅能確保技術的前瞻性，還能帶來即時效益。
長遠思考：確保安全監控解決方案的未來性
安全監控系統的客戶需要以長遠眼光來規劃，因為一台安全攝影機的使用壽命可達五年以上。在這段期間，攝影機不僅是當下的監控設備，更應被視為未來應用與價值的平台。AI 驅動的攝影機不僅能提供當前的優勢，未來的技術創新還能進一步提升其功能，擴展至各行各業。
隨著 AI 和深度學習技術在影像監控的應用日益增長，我們可以讓攝影機變得更加智慧，即時分析場景內容。若僅關注現有的 AI 分析功能，則可能會錯失未來尚未開發的應用潛力。
AI 攝影機的即時效益
對部分人來說，投資 AI 驅動的攝影機 可能仍感到陌生，然而這項投資能立即帶來安全性、作業效率與營運管理方面的優勢。我們的 AI 攝影機多數搭載深度學習分析技術，使得物件偵測與場景分類更加準確。
過去，監控系統的運作方式是利用影像動作偵測（VMD）技術，僅能判斷畫面中是否有物件移動。之後，透過影像管理系統（VMS） 進一步分析，並由人工判定是否構成安全威脅。
透過深度學習，我們現在可以「訓練」攝影機系統自動辨識並分類特定物體，使操作人員能夠專注於真正的威脅，而不會被擺動的植物、快速移動的陰影等無關因素干擾。
這些分類後的物體會作為元數據（metadata）發送至影像管理系統（VMS），供人員進一步分析，或根據預先設定的規則觸發自動化回應。由於初步分析直接在攝影機前端完成，而不是依賴伺服器或雲端處理，因此可節省寶貴的頻寬，確保系統僅傳輸相關數據。
與影像同步產生的元數據 - 即關於場景中正在發生的事情及其中物體的詳細資訊 - 代表了一次重大技術躍進。這項技術極具價值，能夠快速檢索大量影像內容，例如搜尋特定車輛或人員，並根據物件的屬性（如車輛顏色、服裝顏色或移動方向）進行篩選。
場景元數據還有助於分析累積數據中的模式和趨勢，這對於更準確的預測、決策和趨勢分析極為關鍵。它可以監測變化、追蹤異常情況，從而提供更清晰的長期畫面。
透過基於邊緣運算的分析優化營運
透過 AI 技術驅動的邊緣分析，其更高的準確性與辨識多種類物件的能力，可顯著降低誤報（false positives）與漏報（false negatives）的發生率，進而減少因誤報而浪費的時間與資源。如今，邊緣分析能夠提供更準確且即時的回應。AI 驅動的攝影機所具備的潛力，唯一的限制來自開發者的創意。他們不斷擴展分析功能，推動新一代分析應用的誕生。將數據處理分散至整個系統，不僅能有效降低成本，還能提升使用者體驗，為客戶創造更高的價值。
Axis 提供多種方式來存取與我們設備相容的邊緣分析技術。Axis 自行開發的分析技術專為我們的設備最佳化，並可應用於多種不同的使用情境。此外，透過 AXIS Camera Application Platform (ACAP)，這個專為降低開發者進入邊緣運算門檻的平台，使用者可以存取由合作夥伴開發的邊緣分析應用，或自行開發客製化的分析解決方案，以滿足特定需求。
AI 驅動攝影機的潛力僅受開發者的想像力所限制。他們不斷尋求擴展分析能力，並推動新一代分析應用的誕生。
擁抱 AI：前瞻性的決策
轉向 AI 驅動的攝影機不應該被視為一場「豪賭」，充其量只是一個小小的想像力跨越。它帶來的優勢是真實且可見的。任何曾體驗過 AI 減少誤報所帶來好處的人，都不會再想回到過去的傳統系統。
安全攝影機的使用壽命長久，因此，今天對 AI 攝影機的投資，將在未來數年內持續帶來價值。不要因為短視的決策而限制了您的影像監控系統在未來的潛能。