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盾心科技 影像監控 華青獲680萬創業金

盾心的系統可以準確抓出翻牆等異常行為,及時警示。(記者李榮/翻攝)

關宇翔在美國長大,但中文維持得很好,他說小時候媽媽要求他看世界日報學中文。(記者李榮/攝影)

大华新闻网「我們的影像辨識,可以把打架、翻牆等不尋常的動作抓出來,即時把影像傳給保安或者警察。」人工智慧與安全監控是當今兩大浪潮,來自台灣的小學生關宇翔(Shawn Guan),2014年創立盾心科技(Umbo Computer Vision),以類神經的網路的運算,讓電腦辨識人群中的異常舉動,上個月底獲得680萬美元的A輪融資,「讓第一線安全監控,由電腦守門。」

1984年生、來自台灣關宇翔,小時隨家人移民來美。南加州長大的他,高中畢業後至聖他芭芭拉大學就讀,主攻電腦科學與生物,畢業後回台工作,先進佳世達,後來轉到同樣也做安全監控的京晨科技,到美國替京晨科技開發市場。安全監控的主流市場很大,為拜訪客戶,關宇翔50個州全都跑遍,過去一年有七成的時間在外,但也練就出對市場需求的敏銳力;京晨科技上市後累積了一些資本的他離開公司,創立盾心,研究業界很少有人做的動態影像監控

「以前安全監控多是紅外線感測體熱,但是假警報很多。」關宇翔指出,透過影像監控維護安全的作法已有多年的歷史,最普遍就是紅外線的感測,可是紅外線準確判斷「人」的能力較差,常常是貓狗等動物引起警報;而另一種普遍的監控途徑是透過「圖」(例如定格的照片)找出特別關注的人物,但幾乎沒有其他人做影像的行為分析。

他解釋,就影像監控而言,倉庫、機房、校園、以及很多公共場所都有強烈的安全需求,但市場上的解決方案還不夠理想;監視器畫面多半是提供「證據」供之後調查使用,而不是第一時間處理。另一方面,透過影像分析行為其實非常困難,「這個東西難在,你不是只看一張圖,而是要看每一張圖之間的關聯,(電腦)學習起來會比較困難。」

關宇翔以賭場監控系統舉例,賭場要從來客中找出特定人並不難,因為2D人臉的辨識並非新技術,只要攝影機的角度對,辨識上通常沒問題。但是影像的行為監控在演算法與資料收集上就是很大的難度差距,「好比說我們可以將影片中打架的行為辨識出來,通知安管。台灣的法務部矯正署已經買了我們的系統,連美國監獄都還沒有這種技術。」

育有三個小孩,現在一半時間在台灣、一半時間在美國的關宇翔舉例,校園安全也一直是過去難以解決的痛點,而他們的影像偵測可以及時發現「翻牆」的動作,對於異狀早期預警,而不是一、兩位安管監控數十個螢幕,畢竟一個安控中心通常連接有幾百隻攝影機,兩個人看一堆很難看出問題,「我多希望每個學校都有這樣的監控系統,孩子上學才安心。」



TAG: 影像監控

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