邊緣運算AI演算法
邊緣端運算（Edge Computing）透過在裝置端進行推論演算，解決傳統高性能主機和大規模數據中心傳輸延遲與成本問題，不需網路，提供即時資料處理能力，適用於各種智慧安防和物聯網裝置。
晶片大廠AI演算法夥伴
高通, 聯發科, 安霸等國際晶片大廠官方演算法夥伴，針對各類應用可任意取得晶片開發套件及晶片廠研發資源，創造不同功用之邊緣運算裝置。
多元輕量化AI辨識演算法
擁有超過數十種輕量化AI演算法模型，整合低算力、低功耗晶片，適用於各大品牌商物聯網裝置及邊緣裝置。
低耗能 低延遲 低成本
數據源於裝置端進行推論演算，除了低瓦數能耗，更減少傳輸的頻寬需求與時間延遲，降低硬體建置與網路傳輸成本。
精準高效辨識
運用AI深度學習技術，整合內建AI加速器之邊緣運算技術，僅需50毫秒完成辨識，模型準確率達到 95%以上。
邊緣運算AI演算法
邊緣端運算(Edge Computing)透過在裝置端進行推論演算，解決傳統高性能主機和大規模數據中心傳輸延遲與成本問題，不需網路，提供即時資料處理能力，適用於各種智慧安防和物聯網裝置。
晶片廠的官方演算法夥伴
作為官方演算法夥伴，擁有晶片商研發支援資源，針對特殊應用可客製開發，創造不同功用之AIoT裝置。
多元AI辨識演算法
我們擁有超過45種AI演算法模型，適用於各種場域，並可部屬於Qualcomm, MTK, Ambarella 等大廠晶片上。
深厚的行業經驗
我們部屬在安霸、高通等個硬體平台已有4-5年的實際經驗，以利演算法的多元應用。
高準確率與辨識速度
運用AI深度學習技術,整合硬體AI加速方法,針對特殊環境及場域調整演算法至高準確率。
邊緣運算的裝置案例
快速依照您的需求，應用以下裝置打造您的解決方案。
光達/ToF/雷達裝置 
RGB影像應用裝置 
虛擬生成裝置 
行車紀錄器
自駕車
照護感應器
.png)
保險櫃/門禁裝置
安防攝影機
網路攝影機
視訊會議周邊裝置
門禁控制設備
擴增實境周邊裝置
混合實境周邊裝置
虛擬實境周邊裝置
遊戲博弈周邊裝置
邊緣運算的裝置案例
快速依照您的需求，應用以下辨識來打造解決方案。
行車紀錄器
車用錄像裝置
手機
m1 desc
m2 desc
m3 desc
m4 desc
m5 desc
m6 desc
可部署的AI模型
選項
煙火偵測
在火苗或煙霧出現時即時偵測，相較傳統火災感應器更能及早預警。
穿戴偵測
確保行徑者配戴防護裝備，如安全帽、反光背心等，降低意外風險。
禁區偵測
能在管制區內辨識人與多項物件，並判斷數量與時間，以降低風險及損失。
越線偵測
藉由設置警戒線與方向條件，當物體或人物跨越警戒線時觸發通報，即時反應處理。
人臉辨識
經過第三方NIST FRVT人臉辨識1:1與1:N測試, 提供高精準度和彈性的臉部識別技術。
車牌辨識
同時識別多個車牌，並準確分辨不同方向的車牌，提供高效率的交通管理解決方案。
人車流偵測
實時準確地分析和監控人流與車流，為城市交通管理和公共安全提供關鍵數據。
違規偵測
同時進行多項違規偵測，有效提升交通安全並協助執法部門更高效地進行交通管理。