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防患未然!Vaidio客製辨識、預警樣樣來

以Vaidio的監控偵測道路人流和車流,可以有效掌握50個以上物件,包括個人特徵,車輛車牌、顏色、車型、計算擁擠空間,一但達到預設數值就會發出各種層次預警,尤其對於特種車輛和個人辨識,更能達到95%的成功辨識率。

現代AI技術已經強力的介入人類生活,只是未必會被人察覺而已。更進一步如果能運用到捷運交通的運輸管理,有如日前的台中捷運殺人案,更可以透過AI的癥兆運算,發揮「預警」事先警告,降低刑事案件傷害的可能性。

現在科技業界已經很生活化的開發「辨識」系統,可以客製化的針對個人與事件做到辨識與分析,並且提前通知防患,即使事後偵查蒐證的資料庫建立,強化「預警」敏感度,更具有司法偵辦證據價值。

有一套名為Vaidio的AI監控預警系統,以影像蒐集做到異常行為、入侵、煙火,甚至攜帶武器的有意行為,都可以提早偵測預防。但偵測的人知道,被偵測人的不知道,完全可以「洞燭機先」的事先預警掌握情況。

尤其人流群聚地方,包括:道路、車站、機場、演唱會、廟會進香、購物中心、醫院等,只要是人群大量群聚擁擠或集會遊行,難以管制人流,可能會發生異常情況,Vaidio系統介入,經過AI運算與即時影像偵測,發佈預警並指揮調度,讓意外或蓄意傷害事件降到最低。想像中,如果能夠啟動Vaidio監控系統提前預警,2022年10月韓國「梨泰院」的群聚人踩人事件,造成159人死亡、196人受傷;2014年5月21日在台北捷運的「鄭捷隨機殺人案」慘劇就可能會消弭於無形了。

最重要的是,AI運算高彈性客製化能力的多樣化運用,Vaidio能完全針對特殊需求模組化再彈性擴充,發揮超乎預期的偵測效果,更何況是一般影像「辨識」人臉、服裝、年齡、性別、動作的基本特徵辨識,加上環境要素的道路車流、人流管制和物件管理,更可以達到95%以上的成功辨識率,透過AI運算及深度學習,人性化的增強影像搜尋能力,可以同步有效識別50個以上物件的威力,使得個人特徵都能被準確辨識,提高預警成功率。