AI技術被用於基於CCTV圖像中人體關節的分析來精確識別人類行為。 該技術精確地跟踪人們放下或扔掉物體的運動，以及對諸如非法丟棄垃圾等犯罪行為的物理指示。 未來應用該技術將主動發現並預防城市地區的犯罪和事件。
​通過在閉路電視攝像機上使用基於視覺的AI技術，這項新技術可以大大降低犯罪率

人臉識別技術

(Facial Recognition) 或人面識別是人類視覺系統的基本功能，也是人類互相辨識的最直接手段，因此他是生物特徵識別中的重要研究內容。人臉識別技術作為一種新興的生物特徵識別技術，概括說，它是一種依據人體面部特徵的自動身份鑑別技術。動態人臉識別綜合運用了數字圖像/視像處理、模式識別、計算機視覺等多種技術，人面辨識系統主要可分為以下5大功能：

(1)人面檢測(Face Detection)：即從各種不同的場景中檢測出人臉的存在並確定其位置。在大多數的場合中由於場景較複雜，人臉的位置是預先不知道的，因而首先必須確定場景中是否存在人臉，如果存在人臉，再確定圖像中人臉的位置。臉部毛髮、化妝品、光照、噪聲、面部傾斜和人臉大小變化以及各種遮擋等因素會使人臉檢測問題變得更為複雜。人臉檢測的主要目的是在輸入的整幅圖像上尋找人臉區域，把圖像分割成兩個部分2人臉區域和非人臉區域，從而為後續處理奠定基礎。
(2)人臉表徵(Face Representation)：即採取某種表示方式表示檢測出的人臉和數據庫中的已知人臉。通常的表示法包括幾何特徵(如歐氏距離、曲率、角度)、代數特徵(如矩陣特徵矢量)、固定特徵模板、特徵臉、雲紋圖等。
(3)人臉辨識(Face Identification)：即將已檢測到的待識別的人臉與數據庫中的已知人臉進行比較匹配，得出相關信息，這一過程的核心是選擇適當的人臉的表徵方式與匹配策略，系統的構造與人臉的表徵方式密切相關。通常或是選擇全局的方法或是選擇基於特徵的方法進行匹配。
(4)表情分析(Expression Analysis)：即對待識別人臉的表情信息(快樂、悲傷、恐懼、驚奇等)進行分析，並對其加以歸類。
(5)生理分類(Physical Classification)：即對待識別人臉的生理特徵進行分析，得出其種族、年齡、性別等相關信息。
車牌識別技術車牌識別系統是一種新的科技，提供了自動辨認車牌的能力。許多車場或貨場需要記錄進出車輛車牌號嗎。但因爲人手不足，無法全面管理及登記進出汽車資料。車牌辨識視像監控系統就能提供高分辨率的影像監控和高清的錄影影像。能自動識別及記錄車輛車牌號碼，配合其它設備，可組成（記錄，收費或管理）車輛記錄的自動化系統，非常適合香港車多及人工成本高的地區使用，我們提供了可靠、高效、維護成本低的車牌識別系統。

AI 人工智能視像監控日漸普及的 AI 人工智能視像監控主要有智慧視頻分析（IVS)，人面識別（Face Recognition），人體表徵分析 （Human Metadata），人群密度分析（Population Density Analysis)，人類行為分析 (Human Behaviour Analysis)，車牌識別 (ANPR)，交通流量統計（Traffic Flow Statistics）等設備及解決方案，
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Smart Security解決方案提供自動外圍監視和安全區域保護。 連續監視用戶選擇的區域是否有人或車輛侵入。 線交叉功能會自動檢測到與定義的線交叉的運動對象，並生成警報並用邊界框標記該對象。 使用智能視頻運動檢測，可以濾除諸如燈光變化和樹木運動之類的噪音，僅檢測有效運動。

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SYS我們主要採用的鏡頭品牌：