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AI影像辨識是安防監控的關鍵技術，不僅可以實時識別和分析影像內容，還能減少對人力監視的需求，提升作業效率與準確性。常見的AI影像辨識，除了物件辨識、人臉辨識、車牌識別等，還有許多的辨識應用。如果您對AI影像辨識技術不熟悉，歡迎隨我們一起深入挖掘，本篇文章介紹AI影像辨識的基本原理與實際應用，以及如何利用AI影像技術強化您的安全監控系統。

認識AI影像辨識前，先了解影像辨識的基本原理

影像辨識一般依賴傳統的影像處理技術，透過特定演算法來識別影像中的基本特徵。這些方法的效果往往有限，通常需要人工設計特徵提取規則。影像辨識系統主要是靜態的、基於規則運作，缺乏自我學習和適應能力，適合用於如顏色檢查和物體檢測等簡單的識別需求。

那什麼是AI影像辨識技術？

AI影像辨識技術與傳統影像辨識方式的主要差別在於，AI影像辨識是利用「深度學習」和「機器學習」，能夠自動識別和提取大量資料中的特徵，因此在處理復雜的影像識別時可表現出更高的準確性和效率。AI影像辨識具備自我學習的能力能隨著資料量的增加不斷提升識別的準確度，並能靈活應對新情境。AI影像辨識的應用範圍相當廣泛，包括人形、人臉、車輛、車牌等基本物件識別，也能延伸到複雜的場景識別，如火焰、煙霧等。

AI影像辨識技術的發展階段

1. 早期階段｜傳統影像處理：最早期，影像辨識主要依賴基本的影象處理技術和手工設計的特徵提取演算法。這些方法通常需要專家介入，不具備自我學習的能力，且對於複雜影像的識別效果有限。
2. 初期｜機器學習：隨著機器學習技術的引入，系統開始能夠從資料中學習而不需要明確的規則。這一階段的技術可以分析和識別靜態影像中的特徵，並在一定程度上提高識別的準確性。
3. 中期｜深度學習：深度學習技術的發展，為影像辨識帶來了重大變革。此階段允許系統自動從大量的資料中挖掘和學習特徵，透過多層神經網路的架構，AI影像辨識技術能夠處理更加複雜的影象，並在各種應用場景中顯著提高識別準確度和速度。此階段的技術能夠運用於人臉識別、自動駕駛、醫療影像分析等領域。

1. 後期｜自主學習和適應階段：在這個階段，機器不斷進行自主學習，模仿人類的認知能力，這一階段的AI技術具備高階推理、知識管理及深度互動能力，使得影像辨識不僅限於靜態影像的識別，而是能夠理解情境並做出相應決策。隨著資料的增加和環境的變化，機器持續提升識別能力，靈活應對各種新挑戰。

我們的 AI 影像辨識技術可應用情境

安全監控：

透過Argo影像管理系統，能實時監測可疑行為或人員異常行為，從而顯著提高整體安全性並增強防範能力。

智慧交通：

利用Argo影像管理系統進行車輛通行管理，可以結合車牌辨識進行交通監控或科技執法管理，提升行車和行人的安全。

智慧工廠：

Argo影像管理系統可偵測員工是否進入高風險地帶，並即時傳送警報，確保工作環境的安全性。

智慧社區：

透過Argo 影像管理系統，社區管理能加強環境的安全性，如門禁系統和居民出入管理，增強居民的安全感與便利性。

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