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影像辨識技術的應用

目前，影像辨識已可實現人臉辨識、入侵者偵測、車牌辨識等功能，而隨著相關資源的投入與技術的演進，未來也將發展出更多創新的應用。影像辨識，許多人可能會想到人臉辨識，但事實上除了人臉辨識外，圖像檢查也廣泛應用於許多領域，如協助醫生判讀包括診斷糖尿病視網膜病變等醫學成像，以及工廠中的不良品判斷。

醫院與長照中心｜貼近人性的預判

AI 影像辨識技術加以應用在醫院或長照中心，更能達到貼近人性的預判，並提供年長者與病患更安全的生活場域：

• 復健分析：透過深度姿勢學習，精準分析及記錄復健狀態，用科學數據評斷復健成效，並同時減少醫護人員的人力及時間成本
• 跌倒偵測：偵測到跌倒意外、行為異常時，即時通知醫護人員或緊急聯絡人，有效提升危險處理效率，避免二度傷害

現今大部分的場域，都會架設監視器以確保場域安全。但監視器只有紀錄畫面的功能，後續的資訊查找仍需大量的人力時間、判斷，時常造成人力疲勞或有疏漏。而這也是因為監視器還停留在「機器」的概念，只能被動執行被下達的命令。

人工智慧中 AI 影像辨識技術的演化，就像在機器中安裝一顆「智慧大腦」，影像終端產品不再是被動的紀錄功能，如同 24 小時的保全。在紀錄畫面的同時，也能針對事件預判與通報，可降低過往容易錯失黃金時刻，還能將畫面資訊數據化，使企業能優化各場域的安全條件或商機，將「被動」化為「主動」。

1. 公共交通｜日本東急電鐵導入
   目前AI影像辨識技術，已於日本東急電鐵導入，自動化管理鐵道安全。因日本平交道未架設柵欄以及警示音，很容易造成行人穿越的傷亡意外，且於偏遠地區無法時刻有人站崗確保安全。故透過 AI 影像分析平台的骨幹分析技術，能夠主動監控場域安全，利用核心骨幹分析技術偵測人體狀態與動作。

當行人穿越平交道有跌落等危險時，對危險程度進行評分「化被動為主動」，還能主動發送警報，通知相關行控中心、站長人員即時處理，避免因拖延發現危險造成更大的傷害。並可協助日本東急電鐵在鐵路環境中，突破攝影硬體的距離和角度的限制。

2. 商場｜彙整人流、客情分析
   自動彙整人流、客情分析等商情資訊，並透過 AI 影像分析平台的骨幹分析技術，辨識消費者於店內的路徑、駐足熱點，使業主可以快速擬定銷售策略，例如：促銷商品擺放何處的曝光量最大。除此之外，將 AI 結合智慧互動看板優化廣告投放精準度，能分析站在看板前人員的性別及年齡，精準投放在該受眾廣告，以減少行銷浪費。

3. 智慧工廠｜輔助自動化管理平台

透過影像辨識技術輔助自動化管理平台，能提升成效並降低管理成本：
工作效能評分：根據工廠標準生產流程，分析作業員姿勢正確性及完成效率，讓管理者能以科學化的數據，有效分析員工作業狀況
-出缺勤管理：將身份辨識與傳統考勤系統搭配，真實記錄員工出缺勤狀況，除了提升方便性，也能避免代打卡、員工臨時離開崗位等狀況
-危險區域偵測：當有員工進入危險區域或受高度管理區域時，準確偵測並發送即時警報。

參考資料

https://www.ctci.com/e-newsletter/CH/459/technology/article-01.html