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更銳利的雙眼-智慧影像監控系統

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IVS是安全監控系統智慧化的核心軟體,除了在安控領域外,也開始與週邊系統整合,應用於不同產業。BOSCH
IVS是安全監控系統智慧化的核心軟體,除了在安控領域外,也開始與週邊系統整合,應用於不同產業。BOSCH

安全監控系統過去多強調硬體功能,如攝影機解析度、網路架構、儲存技術等,近年來智慧型影像監控技術興起,填補了安控系統過去在軟體部份的不足,加快系統的智慧化腳步。

IVS(Intelligent Video Surveillance;智慧型影像監控系統)被視為安控系統智慧化革命推手之一,從安全監控發展史來看,安控系統先後經歷了數位化、網路化及智慧化等三波革命,隨著人們對安全的重視程度日益升高,IVS重要性也與日俱增。

從軍事跨界商業、建築IVS應用日廣

IVS發展初期,受到成本限制只能專攻高階市場,當時最主要的使用者為國防單位,之後電腦運算成本降低,IVS擴散至大型專案市場,例如城市監控、交通監控等,如今則是進入高階企業應用市場,像是百貨公司、銀行等企業用戶。

一般企業的營運形態會影響其對影像分析技術的需求,以金融業為例,銀行通常會在ATM上方加裝一台球型攝影機,以往攝影機的功能只是單純地記錄影像,如果結合影像分析技術中偵測消失物?滯留物的功能,就能偵測客戶遺忘在卡片插入口的卡片、或檢測有無人為加裝的異物,降低不法份子直接封堵卡片插入口、讀取金融卡資訊或直接盜取金融卡的風險。

除了一般商業環境外,近年來IVS也受到建築業者青睞,作為居家安全防護的用途,不僅強化家庭安全保障,同時也提升房屋的價值與差異性。而除了建築大樓本身,智慧影像分析技術未來也有可能走進家庭內,在居住者外出時,IVS必須擔負起防範宵小入侵、確保財務安全的責任。

就家庭安全監控來看,可以應用的影像分析技術為入侵檢測、消失物偵測兩項,在屋主外出前,可以先啟動入侵偵測功能,只要有目標物進入被設置的封閉警戒區時,系統就會立即發出警報,至於消失物偵測則要求在設置的警報監視區域內,一旦發生物品的位置改變或是消失不見的情況,都將觸發系統警報,以免貴重物品或錢財遭竊。

目前,國外已有電信營運商計畫與安控業者合作,由電信營運商提供監控攝影機及影像智慧分析的服務,希望藉由加值服務吸引更多客戶上門,此時,IVS搖身一變成為創造電信服務附加價值的工具,而不單純只是個監控設備。

反觀台灣,若要仿效國外推廣IVS進軍家用市場,首先要克服的就是市場接受度的瓶頸,目前台灣家戶內設有安全監控系統的比重仍偏低,這並非代表台灣民眾不重視安全,而是認為安控系統沒有太大成效而不願意購買,這種信任危機也不會因為增加智慧影像分析功能而有所轉變,因此,IVS若要進攻家用市場,首要任務就是建立使用者信心,才有成功的可能。

走出安控應用IVS化身商情搜集者

前述提及的應用模式都是以安全為出發點,近年來,智慧影像分析技術還發展出與安全無關的應用模式,也就是搜集商業活動資料,將監視錄影畫面轉換成更多有用資訊,舉例來說,追蹤移動軌跡、流量統計、人臉偵測、車牌辨識等IVS技術,都可與商業活動整合,達到提升營運效率或行銷效益的目標。

智慧影像分析技術整合商業活動的應用模式最適合零售產業,透過IVS搜集商業情資的效益在於即時性,過往,零售業多透過人工或問卷調查的方式搜集資訊,無論哪一種方式都得經過一段時間,才能將資料彙整成報表,但監控攝影機搜集的資料卻可以即時呈現在畫面上,更清楚地掌握消費者行為,對於跨國性零售業者而言,管理者不必逐一巡視不同據點,只要坐鎮總部就能掌握各地銷售狀況。

目前應用IVS搜集商情的零售業者並不多,原因在於IVS成本昂貴、客製化程度高,通常必須進行客製化的部份有兩點,第一如何將影像?分析資料上傳至系統,此處的系統乃指ERP、POS等企業營運資訊系統;第二,IVS的適用程度差異,影像分析結果與環境有很大的關連,同一套智慧型影像監控系統放在不同環境中,所能發揮的功效也就大不相同,因此,在導入IVS時,必須針對其環境適用性進行客製化(例如:調整參數),才能讓系統發揮功效。

評估IVS產品三大要點

對企業來說,無論哪一種應用模式,最重要的就是選擇適合自身的IVS產品,這是IVS能夠發揮功效的基本前提,除了考量產品開發商及系統整合商的經驗外,使用者還需掌握三大要素。

1.選擇符合需求的分析技術

安全需求會隨著行業別而有所不同,每一個企業所需使用的影像分析技術也不同,因此,部份IVS廠商會站在「行業解決方案」的角度開發產品,而不只是提供一體適用的標準化產品。

2.撇去IVS無所不能的錯誤期待

智慧影像分析乃是模擬人(眼)來辨別場景和事件,任何能夠分析出特徵參數與結構屬性的場景就有需求,但受到技術和實施條件限制,IVS未必能滿足所有需求。

某些規律簡單、不關注細節的行為需求是比較容易實現的,但在細節多、時間間隔長、關聯事件多的情況下,要使用影像分析技術並不容易,舉例來說:(1)細節愈多愈難:辨別一個人在走路很容易,但要辨別是否同手同腳就很難。(2)時間間隔愈長愈難:辨別一個在銀行裡徘徊15秒的人容易,但要是需要辨別15分鐘就比較難。(3)關聯事件愈多愈難:辨別一個人有沒有摔倒很容易,但要辨別他是否假裝摔倒,則幾乎是不可能的任務。

就目前發展來看企業對IVS的認知其實並不清楚,誤以為IVS無所不能,可以看見每一隻鏡頭、每一個影像畫面中的危險事件,因此,在導入智慧型影像監控系統時,SI廠商最常面臨的問題就是使用者對IVS抱持過高期望,忽略電腦影像分析能力會受到環境影響而不同,也就誤以為IVS沒有功效,不過是個用來騙人的產品,間接影響了IVS的市場拓展力道。

3.現場實測最重要

在選擇IVS產品時,現場實測是最好的方法,而誤報(Fault Alarm)和漏警(Missed Alarm)則是衡量IVS品質的最重要指標。

IVS產品沒有絕對的好與壞,相同一套產品擺在不同環境中,可能功效就不同,因此,企業在選擇IVS產品時,最好將其IVS產品擺在實際環境下運作,從而比較何者的誤報率及漏警率較低,這也就是比較適合自身的產品。

通常,影像分析技術會受到以下兩種因素的限制:(1)攝影機成像品質:包括降噪水準、圖像品質、現場光源、攝影機架設角度等,當成像品質愈好,影像分析結果就會愈精確;(2)特徵參數歸納水準:乃指演算法能否歸納出目標事件的特徵量屬性,這與演算法品質有關。

正因為影像分析會受到很多因素影響,無法只用「有」或「沒有」二元對立的方式來評估,IVS其實存在著很大一片的灰階地帶,辨識精確率分別為60%及90%的產品,兩者都「有」辨識影像的能力,惟辨識結果卻截然不同,在目前沒有機構可以驗證IVS準確率的情況,只能靠使用者自行測試才能得到解答。

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