奇偶携手旗下子公司奇卓推出AI影像监控产品,搭载AI人脸辨识与影像监控解决方案,并且应用于工业端,透过机械视觉辅助业主减少品管上的错误率,降低人力成本,希望能够借此打入智能市场。
1.影像监控AI化,云端搭配局端效益更卓越
2017年掀起AI浪潮,硬件为发展的基石,提升了算法效能,以及大数据提供了AI足够养分,让AI在2017年度能够应用到终端上,就连过去较保守的影像监控厂商都相继导入AI系统,希望借由AI导入来提升影像辨识能力。
当前边缘计算(EdgeComputing)的探讨相当火热,边缘计算好处在于降低传输的延迟性、传输所需频宽和后台加载,当影像在前端设备预处理后,就能先做即时反应,并将必要资料传输到后端,而非一定要是影像画面,因此资料量会相当小,在有限频宽上传输的速度会较快,也减轻后端、云端的运算量与储存。
而对于影像监控厂商而言,他们很早就将智能影像分析(IVA)放置到前端,因此边缘计算对于他们并不陌生,甚至在技术上也相当成熟。
当运算搬到前端后,云端就扮演着AI训练角色,当前影像监控厂商的做法是透过网络摄影机(IPCAM)影像搜集,在业主同意下,将影像资料回传至云端训练,再将训练完的算法放置到网络摄影机上,透过这样的搭配能够降低辨识的错误率,让业主效益能够更加卓越。
2.零售业已成战局,工业端刚起步
影像监控厂商借由云计算和边缘计算跨出了影像监控产业,除了过去透过影像方式帮助业主减少财损与人身安全外,透过建置在前端的智能影像分析(IVA)帮助业者,透过影像数据的搜集与大数据分析来提供业主做决策的基础,借此提升影像监控厂商在各产业的价值。
目前影像监控厂商能跨入的产业包含智能家庭、智能零售与智能工厂,由于智能家庭涉及到终端消费者,这方面并非影像监控厂商所主攻的市场,而智能零售则成为当前影像监控厂商积极推进的市场。
原因就在于影像分析能直接与金流结合,很容易让业主直接感受到实质的价值所在,像是透过人流分析方式了解来客数与营收是否呈现正相关,或是透过性别、年龄辨识来做广告推播,让业主最能感受到使用上效益,也让当前影像监控厂商积极地跨入这一个产业。
工业端过去是由自动化设备厂商把持,近年来机械视觉开始成为显学,许多自动化设备厂商开始在机械手臂上加入摄影机,借此帮助机械手臂精准对位、3D建模或是提高品管精准度,但由于大多数自动化厂商的解决方案需要更换整体设备,对业主而言需要耗费大量成本,所以业主则希望在最少的成本、最低的变动下导入机械视觉,这也带给影像监控厂商一大机会。
透过建置在网络摄影机的智能影像分析来辨识标签位置是否正确、包装内容是否完整,也由于是采取外挂方式,因此不需要更动产线,更能符合业主需求,而当前影像监控厂商才刚打入品管市场,在工业端仍然还有许多部分有待影像监控厂商打入,现在只是刚起步。 |