IoT Video Analytics for Smart Cities

面向智慧城市的物聯網影像分析

堅固的邊緣視頻分析

組織正在曾經對精密電腦技術封閉的環境中，佈署監控解決方案。堅固耐用的 NVR 顯著擴展了邊緣監控佈署的能力。它們使固定 CPU 的高性能處理更靠近攝影機，以減少網路壓力和信號延遲。透過即時可操作的見解和捕獲的影像通知的自動響應，接近等於性能。

配備強大 GPU 的堅固型 NVR ，為越來越多的影像分析應用提供處理能力。影像分析透過物聯網感測器觸發器辨識危險和差異，即時增強被監視區域的安全性。運行影像分析的堅固型 NVR ，可以將邊緣監控佈署轉變為流程優化、創收系統。以下是五種通用影像分析佈署，可從多個行業的受監控環境中，提供有用的見解。

1. 人臉辨識

高性能 GPU 使用順序和並行運算進行生物辨識佈署。生物辨識處理的領先應用 —— 臉部辨識 —— 處理對象臉部的各種特徵、紋理和形狀，以便與安全數據庫進行即時交叉引用。人工智慧和機器學習提高了臉部辨識速度和準確性，透過使用機器智慧的深度神經網路進行驗證，遠遠超過了人類監控的能力。

堅固耐用的 NVR，在無人機場安檢點執行臉部辨識過程，可以提供更精細的篩查，並具有高度準確的相關人員辨識率。隨著時間的推移，系統功能會隨著使用更多數據，和資訊辨識更遠距離的對象的能力而提高。

用於臉部辨識的熱像儀，可以在辨識接觸點形成額外的安全層。長波熱紅外 (LWIR) 攝影機，可捕獲對象的溫度數據，提供可能被眼鏡、鬍鬚或義肢，在視覺上遮擋的頭部和臉部形狀的準確圖像，即使在弱光環境中也是如此。處理來自標準視覺和 LWIR 攝影機的圖像組合的堅固型 NVR，提供比單獨輸入更強大的安全性。

臉部辨識還可以應用於許多客戶服務的應用中。當優先顧客或專屬俱樂部會員進入場所時，管理層可能會收到警報，使他們能夠對顧客進行個人關注。緊急臉部辨識客戶等候區的焦慮跡象，可能會提醒管理層重新分配資源，以解決擁堵並減少等待時間。零售場所、賭場大型場所都可以利用臉部辨識，透過主動關注來增強客戶忠誠度。

2. 醫療干預

NVR 應用，與安全接觸點使用的大部分相同的臉部辨識技術，也可以將這些應用於醫療干預。視覺和 LWIR 攝影機，可以為堅固耐用的 NVR 提供圖像數據，用於分析疾病或溫度升高的細微身體跡象。

堅固耐用的 NVR，可以同時處理來自用於安全監控的攝影機系統的相同圖像數據，以被動篩查受試者的疾病症狀。透過在進入人口稠密地區（如公共中心、交通樞紐或大型場所）之前確定要進行額外健康檢查的對象，堅固耐用的 NVR 為遏制廣泛傳播的疾病提供了強大的工具。

3.車牌辨識

佈署在設施停車場和道路沿線的高解析度攝影機，可以立即掃描大量車牌，以定位和追踪特定車輛，或保留車輛進出區域的記錄。當預定參數被觸發時，運行光學字符讀取算法的堅固型 NVR，會自動準確地捕獲和處理車牌數字，例如車輛進入攝影機視野或其中的特定點。同樣堅固耐用的 NVR，也整合在警車等急救車輛中，以處理和儲存即時攝影機鏡頭。警車使用這些類型的嵌入式 NVR 作為控制中心，將車輛周圍的攝影機，連接到位於警察身上的無線連接的身體攝影機。

商業設施可以佈署車牌辨識，以自動授予顯示在經批准的訪客數據庫中，註冊的車牌的車輛的大門。在非門禁區域，系統可以被動地維護進入或離開設施的所有車輛的記錄，註明日期和時間，以用於問責目的。

K-12 教育機構可以使用車牌辨識分析來更好地保護學生，方法是記錄進入場地的車輛和哪些學生進入車輛，在發生綁架或失踪人員情況時確保調查線索。對於高等教育，車牌辨識與地段攝影系統整合後，是停車執法的有效工具。

除了提高安全性之外，佈署車牌辨識攝影機系統的智慧城市，還可以根據車輛數量和重複通勤來考慮交通模式。可以根據車牌數據優化交通信號，以根據通勤的規律性和並發性，與預期的交通量增加相對應。

4. 行為預測

NVR 的 GPU 可為行為預測分析提供支持，從而縮短響應時間。預測其他方可能如何行動的能力，可以用於避免不幸或有害的情況、優化流程和個性化客戶體驗。

車載堅固型 NVR，可以提醒卡車司機注意，附近車輛可能會在他們面前切入、突然剎車或造成任何其他需要立即注意的危險情況的跡象。機器學習改進了交通推理分析，提高了系統響應時間。行為預測算法可以更快地辨識，道路上駕駛員分心或受損的跡象，逐漸讓卡車司機發出更多警告。

駕駛室內攝影機捕捉駕駛員行為，NVR 實施強大的分析組合，甚至可以將速度、定位和製動等車輛遠端資訊處理，與車輪後面的人的圖像進行對比，以記錄卡車司機自身危險駕駛的跡象。用於辨識臉部特徵的算法，可以輕鬆檢測到駕駛員昏昏欲睡或熟睡的跡象，發出警報以喚醒駕駛員，並指導他們採取糾正措施。

行為預測分析有無數的安全應用。公共交通、智慧城市和場所，可以在任何監控環境中，佈署NVR 以挑選出，表現出非常微妙的破壞行為跡象的人。應用行為預測監控的機場，可以辨識旅客的攻擊行為，這些攻擊行為可能會透過即時的安全干預迅速降低。

5. 事件檢測

佈署有事件檢測分析的 NVR，使用許多與上面列出的應用相同的算法。事件檢測可以提醒智慧城市營運商，注意可能對公民造成危害的多種情況，例如公共場所無人看管的包裹、道路上的掉落物品，以及與天氣相關的併發影響。

智慧城市從事件檢測中，收集的相同預防性見解，幾乎可以應用於任何環境，在這些環境中，特定的編程視覺觸發器，會提醒操作員注意正常情況的變化。在地鐵和鐵路終點站的軌道上墜落的人或物體，可能會提醒交通協調員和響應團隊，重新定向或暫停旅行，直到響應的安全團隊解決了這種情況。

學校、公共建築、大型場館和購物中心，都可以極大地利用物體運動檢測分析，來立即辨識環境中的槍支。在發生武器被拔出時，超靈敏槍支檢測算法，會立即向安全或執法人員發出警報。這種事件檢測分析，將依賴於壓力下的人員主動啟動安全過程的鏈式通知過程，轉變為出現武器時的被動實即時警報。透過將警察響應時間縮短幾分鐘或幾秒，槍支檢測技術可以實現更快的干預，從而預防災難。

用於智慧邊緣監控的堅固型 NVR

Premio 堅固耐用的 NVR 包含 NVIDIA GPU，可快速處理大量分析應用的影像數據，從而為物聯網監控解決方案提供近乎先見之明的洞察力。佈署在這些類型的邊緣電腦上的影像分析，將傳統的記錄和日誌系統，轉變為強大的工具，用於主動響應、簡化流程，並提供更多客製化的個人體驗。

這些專用的邊緣運算電腦是無風扇建構的；無線；並且對極端溫度、濕氣和身體虐待具有很高的耐受性，使它們能夠在具有挑戰性的環境中，更靠近攝影機系統佈署。這些設備經久耐用，可在嚴酷的條件下連續運行，從寒冷的戶外場所到灼熱的鋼廠，再到振動和顛簸的機車車輛列車。

該 ACO 系列中遠端和行動監控，佈署了專用的邊緣監控系統的車載電腦，毫不費力地記錄和處理影像。移動連接允許車載堅固耐用的 NVR，將影像推送到安控營運中心，同時從調度中心接收道路或鐵路狀況資訊和繞行指示，從而整合工作負載。

該 ACO 6000 系列成為貫穿 16 的 PoE + 連接端口為低功耗 IP 攝影機電源。使用 PoE+，電力透過同一根電纜在攝影機和 NVR 之間傳輸影像和信號。這種靈活性允許根據覆蓋需求，而非電源可用性，來決定策略性的攝ㄉㄧㄥ機放置。門禁控制硬體和警報等其他 PoE+ 外圍設備，可以整合到整體邊緣安全系統中。