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【110年 解決方案】 雲守護安控Beseye 獨特人體骨幹辨識技術有效杜絕工安意外

根據統計,全球有超過7.5億支的安全攝影機,每年以10%-15%的成長率增加,顯示現代人對安全需求日益殷切。然而,因為累積的影像資料數量太過龐大,加上涉及個人隱私的問題,即使有9成的公共區域、工廠、銀行端等會安裝安全攝影機,但僅有不到1%的影像被分析應用。為了解決個人隱私問題,提升影像分析的多重應用,雲守護安控Beseye研發人體骨幹特徵分析技術,可有效解決安全問題。

人體骨幹特徵分析技術 分析精準度提高約 30%

成立於2013年的雲守護安控 Beseye 公司,其創始團隊來自於聯發科與宏達電子(HTC),獨家開發出高精準度的遠距離人體骨幹特徵分析技術 (Skeleton-Print™ Technology),於人體上擷取 4,000 個特徵點以分析人們在不同場域內的行為,即使在30~50公尺以外的偵測距離,也能精準擷取偵測者的手、軀幹、腳亦或是行走姿勢等特徵點。

雲守護安控Beseye創辦人暨執行長涂正翰表示,Beseye 的技術優勢與特色,在於辨識距離遠、臉部角度限制小、低光線容許度高、且在分析過程中完全不需分析臉部資訊,以確保民眾隱私不被侵犯,無須擔心資安問題。

雲守護安控Beseye在工廠危險區域的監控。

▲雲守護安控Beseye在工廠危險區域的監控。

與此同時,技術具高度即時分析能力,較傳統分析平均辨識速度加快 3.75 倍,分析精準度提高約 30%。應用場域包含零售商場,分析消費者行為;公共交通系統,偵測是否有人員闖入危險區域;工廠,作業員工序檢測、禁止區域偵測;醫院,跌倒偵測、復健姿勢分析;銀行,入侵者偵測等分析。

涂正翰表示,台灣是全球安全攝影機密度第三高的國家,僅次於中國及美國,攝影機每天蒐集大量的影像資料,雲守護安控Beseye鎖定工廠、智慧零售及交通(公共區域)等三大應用領域,其中,以台灣及日本市場為主,台灣佔比為6成,日本市場則佔2-3成,未來2-3年內,將持續拓展至新加坡、香港及歐洲、美國等市場。

雲守護安控Beseye在工廠產線上的應用。

▲雲守護安控Beseye在工廠產線上的應用。

人工智慧分析平台的運作模式 安全及客群分析

其中,在工廠營運方面,涂正翰分析,製造業工廠最關注三大議題:一、如何做好供應鏈管理,讓原物料供應無虞;二、如何執行產線上的生產製造管理;三、產線產出成品後,如何順利運送到客戶端。雲守護安控Beseye核心技術聚焦在如何幫助產線上的管理更加順暢。產線的管理效率、品質及人員安全,均關係到產能及營收,是製造工廠的經濟命脈,各工站間必要執行的檢查措施,一旦漏檢將造成產線上的損失。若不幸產生工安意外,所可能面臨到的賠償及聲譽損失,往往是國際大廠不可承受的重。

雲守護安控Beseye的人工智慧分析平台的運作模式,除了偏向安全上的分析,如工廠從業人員有沒有特別姿勢、動作會造成工安意外之外,另一部分則偏向客群分析,即零售業的人流分析及消費動向。

雲守護安控Beseye行銷業務總監黃愉心表示,在智慧零售方面,則導入大型商場、百貨公司、服飾品牌等。她指出,零售商每日透過POS結帳系統只能了解到結帳的筆數及數量,無法看出消費群樣貌。而零售商希望進一步了解每日來店的消費者人數、停留時間、在店內移動的路徑及在店內觸摸過哪些產品等。透過消費者動作及行為的分析,可以勾勒出消費者購買旅程,進而採取相對應的行銷策略。

雲守護安控Beseye在智慧零售貨架取物的監控。

▲雲守護安控Beseye在智慧零售貨架取物的監控。

雲守護安控Beseye在智慧零售客戶商情蒐集的應用。

▲雲守護安控Beseye在智慧零售客戶商情蒐集的應用。

例如,對於不同品牌的商品,雖然每日的銷量相同,但透過影像分析可以了解到,A品牌有300人拿起,卻只有100人購買,與B品牌100人拿起,有100人購買,對於消費者決策可以掌握,進而調整行銷與定價策略。 除了影像即時分析外,雲守護安控Beseye人工智慧平台會蒐集廣告投放結果做最終數據的回饋,如數位電子看板廣告的投播,會記錄觀看的消費者年齡、性別,投放廣告效益等,平台會自動學習了解原本投放廣告的對象與實際有興趣的對象是否符合,自動修正廣告投放給正確的受眾,以達到精準行銷之目的。

Beseye 現階段合作夥伴包括日本東急電鐵、日本 JFE 鋼鐵、台灣中華電信、台灣遠傳電信、研華等國內外大型企業。未來將朝向長期照護、銀行業等產業領域發展。

雲守護安控Beseye行銷業務總監黃愉心。

▲雲守護安控Beseye行銷業務總監黃愉心。

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【解決方案】2秒鐘完成結帳動作 Viscovery AI影像辨識助攻智慧零售
1 秒鐘完成結帳動作 Viscovery AI 影像辨識助攻智慧零售

近年來,人工智慧 Artificial Intelligence,簡稱 AI 已逐漸改變各行各業的運作模式,不過,絕大部分的工作仍然是由人類完成,AI 則扮演輔助的角色,因而出現了「AI Copilot」一詞,代表「由 AI 驅動的工具或助理」,旨在協助使用者完成各種任務,提高生產力和效率。 AI Copilot 的概念源自於「副駕駛」這個角色,在飛行中,副駕駛協助主駕駛員完成各項任務,確保飛行安全與效率。其實,工業革命的「機器」就開始有 Copilot 的影子,各種機器在不同領域中扮演「Copilot」的角色,輔助人類完成繁重的體力和重複性工作,大幅提升工廠生產效率,推動經濟快速發展。 隨著運算設備的進步、機器學習、深度學習、影像辨識等技術的突破,AI Copilot 的概念逐漸成形。AI Copilot 的發展標誌著從「機器輔助提升到智慧輔助的轉變」。早期的機器人只能完成預設的重複性工作,而現在的 AI Copilot 則能夠學習和適應新的環境與任務,並在實際應用中不斷優化自身表現。這一轉變不僅改變了人機交互的方式,也為各產業帶來了深遠的影響。 AI Copilot 的應用範圍涵蓋了各個行業,包括:金融、醫療、製造、教育、零售hellip等等,無處不在。 AI Copilot 於零售業的應用:AI 影像辨識結帳 在零售業,AI Copilot 的應用已經開始展現具體成果。 以 Viscovery 的 AI 影像辨識結帳系統為例,這套系統即為 AI Copilot 模式的一種,輔助店員加速結帳,或者輔助消費者簡化自助結帳流程。 nbsp 一般的結帳方式需要店員逐一掃描商品條碼,若是無條碼的商品,如:麵包、餐點,則需店員花時間先用肉眼確認品項,再一個個輸入到 POS 結帳系統中。根據一家連鎖麵包店實測,資深店員從「肉眼辨識」到「輸入一盤 6 顆麵包的商品資訊到結帳系統」的過程,就要 22 秒的時間,新進店員需要的時間可能更多。另外,根據一家日本麵包店業者分享,培訓員工認識、熟悉商品需要 1 至 2 個月的時間。 nbsp 現在有了 AI 影像辨識技術,店員可以把「辨識商品」的步驟交給 AI,由 AI 扮演 Copilot 的角色,1 秒內迅速辨識品項,加快結帳,整體節省 50 的結帳時間,優化顧客購物體驗。而培訓員工辨認麵包的時間成本,也能因此有效縮短。 nbsp 即便是帶有條碼的商品,AI 也可以在一秒內快速辨識多個品項,相比逐個掃條碼的方式,效率更高 nbsp 而有 AI 影像辨識「輔助」的自助結帳系統,則能夠讓消費者在沒有店員幫助的情況下,順利完成購物,省去刷條碼或在螢幕上查找品項的麻煩,提升購物體驗,在缺工、找不到店員的時代,也幫助店家降低營運成本。 nbsp AI 快速辨識多件結帳商品只要一秒鐘 圖片來源:Viscovery 近來,致力研發 AI 影像辨識結帳方案的新創在各國嶄露頭角,目前已知最輕量化的解決方案就在台灣,只要在結帳櫃檯安裝一支 Viscovery 的鏡頭與一台搭載 Viscovery AI 影像辨識軟體的平板,即可與店家既有的 POS 結帳系統串接,馬上啟用。 整合方式多元,有隨插即用的作法,也有與店家 POS 整合的 API 串接方案。 Viscovery AI 影像辨識系統可與店家現有的 POS 系統無痛整合 圖片來源:Viscovery AI 影像辨識結帳的導入實例 目前 Viscovery AI 影像辨識系統已導入台灣連鎖烘焙店、新加坡中式麵店、日本仙台百貨公司商辦超商 micormarket、日本麵包店與蛋糕店hellip等等。超過 700 萬筆交易筆數,都是透過這套 AI 系統完成,辨識超過 4000 萬件商品。這些使用案例展示了 Viscovery AI 影像辨識系統在零售行業的廣泛應用,未來將持續深耕、探索零售及餐飲運用 Vision AI 的各種可能。 nbsp Viscovery AI 影像辨識系統已導入日本、新加坡、台灣,使用於麵包店、蛋糕店、餐廳、便利商店等多個場域 圖片來源:Viscovery