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。