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目前主要在北美地區發展,同時並且計畫擴展發展機會更高的東南亞等監控系統新興市場,台灣新創團隊盾心科技 (Umbo CV)所打造的監控攝影機並非以人臉識別為基礎,而是藉由影像識別學習分析具體行為,並且做出預測判斷,藉此減少公共場合事故發生機率,或是在事故發生後可快速通知相關人員前往處理。▲盾心科技執行長關宇翔 (攝影/楊又肇) 分享 facebook 去年3月宣布獲得由之初創投、群聯電子、緯創資通及Mesh Ventures總計新台幣9200萬元種子輪投金額,並且在美國舊金山、台灣台北兩地設置辦公室的盾心科技,與其他同樣投入監控系統產品研發的技術團隊著眼點不同,並非將技術鑽研聚焦在人臉等細節識別,而是藉由導入人工智慧學習識別技術判斷可能發生行為,因此吸引不少市場關注,同時也獲得許多投資及贊助。盾心科技執行長關宇翔說明,目前全球已經累積超過1億支,同時監控市場發展也已經超過10年,其中用於人臉等特徵辨識技術也已經有相當久的發展時間,但針對行為分析預測的相關技術卻很少,因此一開始便設定往此方向發展,藉此與市場競爭做區隔。關宇翔表示,相比傳統特徵資訊分析比對應用,讓攝影機能直接進行特定行為預測,例如識別拍攝影像中的人是否發生糾紛,或是交通路口是否產生車禍等情況,均有助於在事故發生的第一時間做記錄,並且聯絡相關人員前往處理。而就盾心科技所推出監控攝影機,最初便希望能在攝影機端點就預先完成基礎分析運算,同時藉由後端雲端伺服器平台進行大規模的行為分析,因此最初便採用NVIDIA所提供技術解決方案,針對監控攝影機連接、數據存放部分做加密保護,更藉由金融行業等級的加密安全確保攝影機不會遭駭,藉此構成嚴謹的資料與設備防護效果。雖然目前主要聚焦在影像行為分析,但關宇翔表示並不代表不重視影像特徵學習分析應用,只是兩者之間仍認為可由系統預先完成可能發生行為分析、預測,對於多數監控系統使用需求將能帶來更多安全防備效果,同時也能減少大量人力支出成本。在系統架構方面,盾心科技藉由深度學習方式訓練端點攝影機自動偵測可能或已經發生的事故行為,同時藉由自建雲端伺服器與公用雲端伺服器進行大量分析運算,藉此讓影像識別效果更為精準、快速,藉此達成預先防護或事故發生時可立即處理的效率。以目前盾心科技發展重心仍以北美地區為主,但目前也發現對於公共監控安全需求越來越高的新興國家對於此類技術應用有更高接受度,因此下一階段將會持續擴展東南亞市場。▲可分析學習行為的監控攝影機 (攝影/楊又肇) 分享 facebook ▲ (攝影/楊又肇) 分享 facebook ▲ (攝影/楊又肇) 分享 facebook