3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊
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2025年8月6日 星期三
@ 2025\08\04\3S MARKET Daily 智慧產業新資訊
★ 電腦視覺在國防的 10 個應用案例
Klacci 凱樂奇智慧門鎖＠政府與國防解決方案
全球威脅變得越來越複雜和難以預測，對提升軍事能力的新方法的需求也日益增加。電腦視覺技術幫助國防組織使用大量視覺數據，使他們能夠做出快速且準確的決策。
電腦視覺是人工智慧 (AI) 的一部分，它可以幫助機器觀察，和理解周圍世界的圖像和影像。這項技術正在迅速改變許多產業。在國防領域，電腦視覺具有許多重要用途，可以改善操作、安全性和決策。在這篇報導中，我們將介紹十個有趣的例子，了解電腦視覺如何應用於國防，以及它如何塑造軍事行動的未來。
一份報告強調，電腦視覺系統與感測器融合技術（例如光達、雷達）相結合，已實現物體檢測範圍超過 200 米，區分不同類型物體的準確率高達 98%。這大大改善了安全措施和反恐。
本報導探討了在國防領域，使用電腦視覺案例的類似強大應用程式。從增強戰場態勢感知到徹底改變訓練方法，電腦視覺正在塑造國防行動的未來，並重新定義國家安全。
電腦視覺在國防領域的十大強大應用
1. 改進的監視和威脅偵測
這一定是電腦視覺在國防領域最明顯的應用，而且理所當然地是一個非常重要的應用。現在，電腦視覺演算法依靠卷積神經網路（CNN），來處理來自多個監視器的視覺數據。這些系統即時分析視訊來源，使用物件偵測和異常偵測模型來辨識潛在威脅，例如未經授權的人員或可疑活動。
MarketsandMarkets 的一份報告估計，到 2025 年，全球物體辨識市場規模將達到 530 億美元，年成長率為 15.1%，這凸顯了國防等產業對物體辨識的需求不斷成長，而物體辨識在辨識和追蹤方面，發揮著非常重要的作用。
此外，邊緣運算允許處理更靠近來源（在攝影機或附近的伺服器上），從而減少威脅偵測的延遲，同時不斷訓練機器學習模型，以提高偵測準確性。在企業應用中，這減少了手動監控的需要，並提高了安全系統的回應能力。
技術實用性：
- 效率：自動偵測可以釋放人力資源以用於更重要的任務。
- 準確性：CNN 模型在大型資料集上進行訓練，以辨識即使是很小的偏差，從而最大限度地減少誤報。
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2. 用於作戰和後勤的自動駕駛車輛
Precedence Research 預測，到 2030 年，全球國防自動駕駛汽車市場規模將達到 624 億美元，複合年成長率高達 13.3%。這一成長凸顯了無人地面車輛、空中無人機，和自主船舶的佈署日益增加。
這些軍用車輛（陸軍軍種或空軍軍種）使用電腦視覺，進行導航和目標偵測。這是電腦視覺在國防領域的一個成熟應用，它嚴重依賴同步定位和地圖建構 (SLAM) 演算法，來繪製環境地圖，並追蹤車輛相對於障礙物的位置。
你也可以採用 LiDAR（光偵測和測距）感測器結合電腦視覺，讓車輛即時辨識地形特徵，並避開障礙物。這些感測器的數據，使用循環神經網路 (RNN) 和深度學習模型進行處理，以便在不確定的環境中做出決策。對於國防行動而言，這將使自動運輸車輛能夠導航補給路線，或執行偵察任務。
技術實用性：
- 安全：減少人類參與危險戰區的需要。
- 即時處理：板載邊緣運算系統確保快速資料處理，並立即回應。
3. 軍事訓練中的擴增實境（AR）
用於國防訓練的 AR 系統，是電腦視覺在物體辨識和即時追蹤方面的另一個強大應用。在國防領域，基於標記的 AR 使用預定義模式，來定位虛擬元素，而無標記的 AR 使用視覺慣性里程計，進行自動虛擬疊加，從而改善士兵的沉浸式訓練模擬。
《DTIC 雜誌》上的一項研究顯示，將 AR 技術融入軍事訓練，可以提高士兵的表現。例如，使用 3D 物體辨識演算法；士兵可以分析現實世界的環境，並將其與預先設計的虛擬元素進行比對，讓受訓人員能夠與環境互動，並像在真實戰鬥中一樣做出戰略決策。
技術實用性：
- 訓練效率：無需昂貴的真實演習，即可模擬複雜的戰場場景。
- 經濟高效：減少訓練期間實體資產的磨損。
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4. 用於門禁控制的臉部辨識或生物辨識認證
臉部辨識是電腦視覺在國防領域，另一個值得一提的強大應用。該技術應用深度學習模型和神經網路，從即時影像或圖像中辨識個人。有趣的是，預計到 2027 年，國防部門的全球生物辨識市場規模將達到 829 億美元，從 2022 年到 2027 年的複合年成長率為 14.1%。這一成長反映了對生物辨識技術的投資不斷增加，以改善辨識控制。
FaceNet 和 YOLO（You Only Look Once），是常用的即時擷取和搭配臉部特徵的演算法。這些模型在大量臉部影像資料集上進行訓練，以提高系統區分授權人員和潛在入侵者的能力。在國防方面，臉部辨識被整合到軍事基地和機密設施的安全系統中，確保只有經過身份驗證的個人才能進入。
技術實用性：
- 可擴展性：臉部辨識可以佈署在多個入口點。
- 安全性：多重身份驗證（將生物辨識技術與其他辨識碼結合）提高了系統的穩健性。
5.即時邊境監控：提高安全性和物體追蹤
案例研究顯示，基於電腦視覺的監控系統，可以將誤報率降低高達 88.4%。由於邊境監視，電腦視覺系統與熱像儀、雷達和光學感測器搭配，可以追蹤運動並即時檢測威脅。這些系統使用影像分析，來區分跨越邊境的動物、車輛和人類。
此外，Kalman Filters 等對象追蹤演算法，有助於跨幀追蹤移動對象，而運動偵測演算法，可以標記異常或未經授權的移動。該技術可協助國防機構，以最少的人力監控大片偏遠地區，從而實現自動警報和快速回應。
技術實用性：
- 自動化：減少對實體巡邏的依賴。
- 即時分析：使用雲端運算或基於邊緣的人工智慧立即辨識威脅。
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6. 駕駛艙控制中的手勢辨識
研究顯示，直覺的介面不僅可以減輕飛行員的工作量，還可以加快反應時間，從而提高整體任務效率。一個例子是將手勢辨識技術整合到飛機駕駛艙，允許飛行員用手勢控制各種功能。
電腦視覺在國防領域的應用，是在飛機駕駛艙中使用電腦視覺進行運動追蹤和人機互動。這些系統依靠光流演算法和深度感應攝影機（例如英特爾 RealSense）來辨識 3D 空間中的手勢。
透過解讀飛行員的手勢，該系統可以實現非接觸式控制，從而無需將手從飛行設備上移開，即可對關鍵控製做出更快的反應。這對於戰鬥機來說尤其有價值，因為快速決策非常重要。
技術實用性：
- 免持操作：減少飛行員在執行緊張任務時的工作量。
- 準確度：手勢辨識系統對環境噪音（例如，光照變化）具有很強的抵抗力。
7. 安全異常檢測
電腦視覺在國防領域的另一個主要應用是異常檢測。在這裡，電腦視覺系統使用無監督學習技術（例如自動編碼器）來檢測防禦設定中的異常。這些模型根據正常的操作資料進行訓練，任何偏離正常的資料，都會被標記為潛在威脅。例如，可以標記軍事基地內不尋常的運動模式以供審查。
該系統可能採用熱圖或光流（optical flow）技術，來分析人群或車輛的運動。這透過在威脅升級之前，檢測威脅來提高安全性，從而實現主動防禦。
技術實用性：
- 主動威脅管理：及早發現異常狀況，可防止防禦範圍內的安全漏洞。
- 機器學習：系統隨著時間的推移而改進，從先前的威脅模式中學習。
8. 武器系統瞄準
武器系統使用電腦視覺，來改善目標獲取和導引。這使得它成為國防領域長期使用的電腦視覺最重要的應用之一。
像 SSD（單次多框偵測器，Single Shot Multibox Detector）或 Faster R-CNN（基於區域的捲積神經網路），這樣的物體偵測模型，經過訓練可以辨識敵方目標、車輛或設施。一項關鍵發現是，深度學習技術，特別是像 Faster R-CNN 這樣的目標偵測模型，顯著改善了先進武器系統中的目標偵測和追蹤。
這些系統與紅外線和夜視技術協同工作，使國防部隊即使在能見度低的條件下，也能進行行動。此外，即時影像處理確保武器系統高精度鎖定和追蹤目標。
技術實用性：
- 精確瞄準：透過提高準確性來減少附帶損害。
- 即時數據處理：確保在快速移動的戰鬥場景中高速運行。
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9.庫存和供應鏈管理
在國防部門，高效的庫存和供應鏈管理，對於保持作戰準備和確保在需要時提供資源非常重要。電腦視覺已成為該領域的重要工具。
軍事物流採用電腦視覺驅動的物體辨識技術，來自動化物資的追蹤和管理。條碼讀取、光學字元辨識 (OCR) 和庫存追蹤系統，使用電腦視覺來確保對必需物資進行準確計數和監控。這種自動化減少了人為錯誤，並簡化了物流管理，確保國防團隊在正確的時間，擁有正確的設備。
技術實用性：
- 自動化：減少供應鏈操作中的人工勞動和錯誤。
- 即時庫存追蹤：確保在關鍵任務情況下有效分配資源。
10. 進階損傷檢測
在國防部門，準確及時的損害評估，對於維護關鍵基礎設施的完整性和運作準備非常關重要。電腦視覺技術已成為評估結構損，壞和辨識薄弱點的有力工具。
使用卷積神經網路 (CNN) ，和基於區域的捲積神經網路 (R-CNN) 等先進演算法，處理無人機、衛星或現場攝影機拍攝的高解析度影像，以高精度檢測和分析裂縫和變形等損壞。
研究顯示，電腦視覺技術在損傷檢測方面的準確率超過 90%，超越了傳統方法。利用熱成像和紅外線成像，這些系統可以辨識隱藏的弱點和壓力點，從而實現精確加固。此外，電腦視覺有助於環境監測，檢測野火和化學品洩漏等危險，這對於主動風險管理非常重要。
技術實用性：
- 高精度損傷檢測：使用先進的成像演算法，提高辨識結構損傷的準確性。
- 即時決策支援和資源分配：即時損害評估和有效的資源分配和危險監測。
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★ 2023-2030 年美國郵政自動化系統市場規模報告
Klacci 凱樂奇商用級智慧門鎖各種應用解決方案
2023-2030 年，美國郵政自動化系統市場規模、市佔率和趨勢分析報告，按技術（Culler Facer Canceller、Letter Sorter、Flat Sorter、Mixed Mail Sorter、Parcel Sorter）、按類型、按應用和細分市場預測
市場規模和趨勢
2022 年，美國郵政自動化系統市場規模估計為 2.459 億美元，預計從 2023 年到 2030 年，將以 4.7% 的複合年成長率（CAGR）成長。 許多行業，特別是電子商務公司，對更快交付的需求不斷增加，這推動了市場成長。 自動化解決方案，已成為參與電子商務和物流營運的公司，不可或缺的一部分，因為它們努力提高效率，改善客戶服務，並在不斷上升的線上購物趨勢中，加快運輸程序。
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此外，領先的郵政自動化系統供應商，為滿足消費者需求，而不斷引入進步的技術，預計將在未來幾年內創造市場成長。
在美國，隨著電子商務的蓬勃發展，尤其是在疫情期間，包裹遞送業務出現了巨大的成長。許多從事線上業務和遞送服務的公司在處理大量包裹和郵件時面臨著巨大的挑戰。這些因素為自動化系統鋪平了道路，這些系統在以更高的準確性和最低的成本加快遞送速度方面發揮著至關重要的作用。
例如，這些郵政自動化系統可以在包裹沿著傳送帶移動時進行辨識、測量、秤重和驗證，機器可以給包裹貼上標籤，並將其路由到所需的裝載區域。這種自動化系統的高可用性，正在刺激整個電子商務領域對其的需求。該領域的持續擴張，將為市場創造巨大的成長機會。例如，電子商務巨頭亞馬遜公司在過去幾年中，見證了包裹數量的大幅成長。
技術發展在提高郵政自動化行業的整體前景方面，發揮著非常重要的作用，因為它們使流程更有效率、更實惠，並能滿足不斷變化的消費者需求。 主要技術發展包括人工智慧、機器學習、雲端運算和物聯網（IoT）的整合。 由於越來越需要提高營運效率，和加強郵件和包裹處理流程，郵政部門越來越多地採用這些技術。 人工智慧和機器學習等技術，有助於提高分類和處理的準確性，減少錯誤，並確保郵件和包裹的更快交付。 眾所周知，美國郵政服務佈署了人工智慧的解決方案，來管理一個智慧系統，該系統可以辨識郵政包裹，追蹤其從發件人到收件人的旅程，並在丟失時追蹤它們。
市場集中度和特點
市場處於中期成長階段，且市場成長速度正在加速。自動化解決方案已成為郵政業不可或缺的一部分，有助於提高營運效率、降低成本，並提升整體服務品質。機器人、機器學習和人工智慧等先進技術的採用，簡化了分類和投遞流程。
美國市場的特點，也是主要參與者的併購（M&A）活動水準高。 參與策略聯盟和收購的公司，表現出對提高營運效率和擁抱技術進步的承諾。 這些交易通常會導致資源的整合，促進創新，並使市場參與者能夠在不斷發展的環境中保持競爭力。
3S Market 備註：
1. 大約 25 年前，台灣某系統商取得台積電的安全佈署專案，為了順利完成整個運作，美國 tyco 直接併購該系統商。
2. 台灣業者能否推出類似的解決方案，並依此推向可接受台灣的解決方案市場。
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美國市場受到監管措施的重大影響，監管在塑造其軌跡方面發揮著關鍵作用。 政府政策和標準，對郵政自動化部門的技術採用、營運流程和市場動態有重大影響。 支援性監管框架提高了效率，確保了資訊安全，促進了創新，營造了有利於市場成長的環境。
終端使用者集中，是美國市場的一個重要因素。 大型物流和電子商務企業在其龐大的運輸量驅動下，對自動化解決方案進行大量投資，以提高效率並降低營運成本。 這些高階使用者優先考慮先進的分揀系統、機器人技術和人工智慧驅動的處理，以簡化他們複雜的物流網路。
報告覆蓋範圍和交付成果
類型見解
根據類型，硬體方面在 2022 年引領市場，收入佔最大比率為 64.7%。 這種成長可以歸因於，對更快、更有效率的郵件處理需求不斷增加，以及降低成本和提高準確性的需要。 推動這一成長的關鍵硬體技術之一，是使用自動分揀機。 這些機器能夠快速準確地處理大量郵件，減少了手動分類的需要，並提高了整體效率。 此外，其中許多機器都配備了先進的成像和掃描技術，允許它們根據郵件內容和目的地，來閱讀和分類郵件。 郵政自動化市場硬體成長的另一個領域是機器人和自動化的使用。
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預計在預測期內，服務部門將以最快的複合年成長率成長。 這為郵政自動化系統能夠提供更快、更有效率的送貨服務，產生了更大的需求。 市場成長的關鍵領域之一，是開發新的服務類型。 例如，許多郵政自動化系統現在提供當天或次日送貨選項，這在消費者中越來越受歡迎。 此外，一些郵政自動化公司正在測試電動汽車和無人機等更環保的送貨選項。 推動市場成長的另一個因素，是自動化技術的使用增加。
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技術洞察
從技術角度來看，2022 年，分類機市場以 19.67% 的最大市場營收比率領先市場。這項技術徹底改變了郵件處理方式，使其更快、更有效率、更準確。使用分揀機後，郵政工作人員只需花費過去所需時間的一小部分，即可處理大量郵件。隨著對郵政自動化系統的需求不斷成長，人們對自動化對就業影響的擔憂也日益加深。分類機技術的廣泛應用，可能會導致郵政業大量失業。為了解決這些問題，許多郵政公司已經實施了一系列政策，目的在確保員工能夠隨著行業發展，而順利轉換到新的職位。這些政策包括提供訓練計劃，和激勵員工學習新技能。
自動包裹分類解決方案，正在推動包裹分類系統市場的發展。這些解決方案透過各種方法，例如自動感應和高容量解決方案、入站流程、自動包裹分類等，實現了整個配送中心的分類流程自動化。自動化技術的佈署有助於簡化和加快分類流程，這對於電子商務行業的快速成長，以及對快速準確包裹遞送，日益成長的需求非常重要。此外，市場預計將受益於技術進步、全球化、城市化，以及跨境遞送數量的成長等因素，這使得包裹和小包分揀機市場的前景看好。
應用洞察
根據應用，政府郵政部門在 2022 年以 59.97% 的最大營收比率引領市場。 在政府承諾實現郵件處理現代化和提高效率的推動下，美國郵政見證了郵政自動化系統的採用大幅增加。 郵件量的增加，加上對速度和準確性的需求，刺激了對自動化解決方案的需求。 政府目的在改善郵政服務和降低營運成本的措施，在促進郵政自動化應用成長方面發揮了關鍵作用。 機器學習和人工智慧等先進技術的整合，使美國郵政能夠實現郵件分類、追蹤和投遞的各個方面的自動化。
預計商業郵政領域在預測期內的複合年成長率將達到最高。企業正在利用自動化技術來增強分類、追蹤和投遞能力，從而推動市場的整體擴張。機器學習和機器人等先進技術已融入郵政營運，提高了分類和投遞效率。商業應用受益於自動化分類系統，該系統可以優化包裹的路線，減少錯誤並縮短運輸時間。
主要公司和市場佔有率洞察
市場上的一些主要參與者，包括 Dematic、Pitney Bowes、OPEX 公司和Beumer Group 等。
- Dematic 在市場上佔據著突出的地位，其豐富的業績記錄和提供更新的自動化技術的歷史。Dematic一直顯示其致力於提高郵政行業的營運效率
- Pitney Bowes 以其創新的分揀和自動化系統而聞名，這些系統提高了郵件處理的效率，為地址驗證、分揀和郵資管理，提供最先進的解決方案。 該公司對技術進步的承諾，使其能夠保持行業領先地位，滿足不斷變化的市場需求
- ID Mail Systems、GBI Intralogistics 和 BlueCrest 是美國市場的一些新興市場參與者。
- GBI 提供針對郵政自動化的獨特需求，量身訂製的內部物流解決方案。 該公司的系統無縫整合到郵政設施的複雜工作流程中，優化了郵件分類和處理的效率和準確性
- BlueCrest 專注於創新，確保他們的解決方案領先於不斷變化的行業需求，使其成為美國郵政自動化的首選
主要的美國郵遞自動化系統公司：
- Bastian Solutions
- Beumer Group
- BlueCrest (DMT Solutions Global Corporation)
- Dematic
- GBI Intralogistics
- ID Mail Systems
- Lockheed Martin Corporation
- OPEX Corporation
- Pitney Bowes Inc.
- Vanderlande Industries B.V.
最近的發展
- 2023 年 6 月，Beumer 集團收購了 Hendrik Group Inc. 這次收購目的在擴大 Beumer 的空氣支撐帶式輸送機產品組合，並擴大其在散裝物料運輸領域的產品組合
- 2023 年 5 月，Bastian Solution 宣佈在卡納塔克邦開設新的製造工廠，隨著這次開業，該公司擁有 ITC、捷豹、亞洲油漆、Bajaj 汽車等客戶的強大聯絡
- 2023 年 3 月，Dematic 擴大了其在阿拉伯聯合大公國的業務，為該國和該地區的客戶提供服務。 第二個辦公室的開設擴大了公司的影響力，成為阿拉伯聯合大公國自動化倉庫和配送中心設計和交付的全球領導者
美國 郵政自動化系統市場報告範圍
報告屬性 | 細節 |
2030 年的營收預測 | 3.529 億美元 |
成長率 | 從 2023 年到 2030 年，複合年成長率為 4.7% |
估算的基準年 | 2022 |
歷史資料 | 2018-2021 |
預測期 | 2023 - 2030 |
定量單位 | 2023 年至 2030 年以百萬美元/億美元為單位的營收和複合年成長率 |
報告覆蓋範圍 | 收入預測、公司排名、競爭格局、增長因素和趨勢 |
涵蓋的部分 | 技術、類型、應用 |
區域範圍 | 美國 |
國家範圍 | 美國 |
介紹的關鍵公司 | Bastian Solutions；Beumer Group；BlueCrest（DMT Solutions Global Corporation）；Dematic；GBI Intralogistics；ID Mail Systems；Lockheed Martin Corporation；OPEX Corporation；Pitney Bowes Inc. ；範德蘭工業公司 |
客製化範圍 | 購買後免費客製化報告（相當於最多8個分析師工作日）。 對國家、地區和細分市場範圍的新增或更改。 |
定價和購買選項 | 利用定製的購買選項來滿足您的確切研究需求。 探索購買選項 |
美國郵政自動化系統市場報告細分
本報告預測了國家層面的收入成長，並分析了 2018 年至 2030 年每個細分領域的最新行業趨勢。 對於本報告，Grand View Research 根據技術、類型和應用，對美國郵政自動化系統市場報告進行了細分：
- 技術展望（收入，百萬美元，2018-2030年）
Culler Facer Canceller
- 信件分類器
- 平面分揀機
- 混合郵件分類器
- 包裹分揀機
- 其他
- 類型展望（收入，百萬美元，2018-2030）
- 硬體
- 軟體
- 服務
- 申請展望（收入，百萬美元，2018-2030年）
- 商業郵政
- 政府郵政
| iF+ 系列雙系統免接觸式智慧門鎖 |