建騰創達 (ACTi) 致力於安全監控領域，因具備彈性及高度整合的系統架構，是國內少數能夠進軍全球國際化市場的安控公司。

 ACTi能夠於國際化市場中脫穎而出，並受到業界合作夥伴的肯定，是因於研發領域中有著工程師專精的執著，客戶需求就是我們要達成的目標。公司由IC 設計、模組、分位、…、等等，各個階段都實作並且累積不少的實務經驗。

ACTi在產品開發上有幾個主軸：

1. 看得清楚: 開發 MPEG-4 / H.264 以及 Megapixel IP Camera
2. 隨時隨地都可以看: 開發出IP Surveillance所需要的各種軟體以及應用系統
3. 看得明白: 開發Video Intelligence Surveillance系統，並能做出主動式的回應

具備彈性及高度整合的架構

如圖1，ACTi有著面面俱到的系統架構，這無論是由硬體或軟體都可看出我們的用心，我們先由輸入端來看，軟體輸入端有Media Adaptor能夠整合各種不同的Media Source，以及本公司設計高品質的IP Camera，視訊格式可選擇H.264、MPEG-4、MJPEG。硬體方面除了能夠整合數位化的影像資料已外，透過ACTi Video Server還可以接收CCTV的攝影機。換句話說，只要採用ACTi的系統架構就可以很輕鬆整合既有的監控系統，舊的監控系統所投資的成本仍然可以保留，加上ACTi之後舊系統就輕鬆升級為數位化管理等級。

接著輸出端的部分，透過Media Server可以將視訊傳送給手機、PDA、Media Player、…、等等。透過Video Decoder可將數位化視訊轉換輸出至電視螢幕或是監視器。只要是網路暢通的環境下，ACTi設備都能夠在類比與數位之間自由切換，同樣的就算是在無線網路環境，ACTi設備也一樣能夠調整到適合的頻寬，將影像傳送出去。因此我們可以將Media Server看成多通訊協定、多規格、多分位的服務，能夠輸出眾多平台相容的視訊資源。除此之外，硬體也具備事件驅動器，可以藉由軟體控制觸發，輸出訊號到外部控制設備，例如：收銀機、紅外線控制器、自動門、…、等等。這將監視系統的觸角延伸到自動控制的領域，更加發揮了創意及想像。

藉由完善的主體架構，我們的NVR系統可以掛上其他的模組，像是ACTi IVS(Intelligence Video Surveillance)、ACTi CMS(Center Management System)、Plug-in module (Intelligence Video、POS、Access Control)等等，或者是由您自行開發設計的模組，都可以簡單的整合起來。整個內部中心採用ACTi自訂的H.264、MPEG-4、Motion-JPEG格式在運作，而中心外部能夠廣納方圓，接收各種的來源，並成為各種設備的輸出。換句話說，我們不是閉門造車，而是廣泛學習，大大提升了ACTi System的相容性，也因此不論是傳統的CCTV與其他廠牌的IP Camera，都可以輕易的加入ACTi的解決方案，更加上 ACTi 採用的 H.264、MPEG-4、Motion-JPEG都可以由open source 標準的decoder (如 Intel IPP、XviD、DivX)。軟硬體有著高相容度之外，對於合作夥伴的開發設計師，我們直接開放SDK，讓第一線的研發工程師能夠接觸到最新最好的資訊，整套的SDK包含著各種範例原始碼及詳細的手冊，提供給開發設計師下載，並常常更新。線上問答部分有專業工程師的支援，讓合作夥伴能夠以最短的時間解決問題，獲得高效率的稱讚。

感覺像量身訂作的系統

如圖2，ACTi非常重視客戶的需求，每個需求我們都加以討論及解決，因而有許多的應用軟體。IP Utility可以幫助您找到網路上的監視攝影機，讓您方便管理；Camera Doctor與AP Doctor就像醫生一樣，細心準確的診斷安控系統的健康；NVR建立起管理視訊及分派命令的任務；Mobile Explorer讓您簡單的在行動設備上遠端監控。更多有效率的工具讓您輕鬆管理，整合容易，您可以很簡單在我們解決方案中找到您的需求。

如圖3，ACTi開發出一套完整的 NVR (Network Video Recorder) ，並且已經在全球已經有500 多個使用ACTi全方案的成功案例。

 

　

 ACTi 智慧型監控研發

如圖4，ACTi是一家鑽研智慧型視訊分析軟硬體的公司，大力投資在研發上，獲得良好的經驗與實績。如何透過ACTi的平台發展智慧型視訊監控系統呢？本公司提供SDK-10000的軟體開發套件，藉由開發套件可獲得視訊影像資料，將二維的資料分析轉化為一維的事件訊息，基於SDK-10000穩定高效，視訊分析研發工程師可以專注於視訊分析，不必擔心其他問題。

在一個已經定義好的規則下，NVR將會傳送規則設定命令到Plug-in的模組，當模組分析有事件發生時，就會產生Metadata。接下來Encoder SDK編碼資料透過Streaming Engine到NVR，再由Plug-in Medadata Parser來剖析，經過Process處理後就會知道如何顯示事件訊息以及資料庫紀錄。因此，視訊分析研發工程師在ACTi既有的基礎下，只要專注於Modules的開發，透過規則整合就可以完成整個智慧型監視系統。

ACTi的智慧型監視系統解決方案中，提供了幾十種的演算法。都可整合到架構上。可以被廣泛的應用在機場、零售業、交通運輸、港口船運、博弈業、公共建築、…、等等，在這麼多複雜的設備環境中，除了擁有自訂格式外，廣納各平台的整合成功實績已是享有名聲。

 ACTi智慧型監控系統技術導覽

由於影像資訊數位化，因而可以藉由數學的理論去實作，智慧視訊（IV，Intelligent Video）源自電腦視覺（CV，Computer Vision）技術。而電腦視覺技術是人工智慧（AI，Artificial Intelligent）研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關係，從而使電腦能夠通過數位影像處理和分析來理解視頻畫面中的內容。

監視系統產業所截取的畫面，多是即時影像，而分析預測也必須能夠即時反映，以數位影像處理技術而論，主要在於「動」與「靜」之間，以術語而言就是「前景」與「背景」的分類，要取得前景資訊才能夠做接下來特徵抽取、特徵分析…等等。獲得前景資訊是相當重要的，也就是所謂的Motion Detection，前景基本上就是會產生行為的物件。

我們可藉由圖5了解整個運作的流程。整個智慧型監視系統架構易於擴充，分析影像的IVS（Intelligent Video Surveillance）可採取異地裝設，可多台也可單台。當IP Camera獲得影像時，將影像原始資料傳送給NVR Server，由NVR Server統籌處理影像串流的進出，設定好的IVS接收由NVR Server送出的影像資料，IVS分析原始資料後轉為XML格式，透過XML傳遞自動操作訊息，告知NVR Server該採取的行動，例如：備份、即時錄影、通知NVR Workstation…等。

ACTi智慧視訊解決方案

在競爭激烈的國際市場中，我們是如何突破重圍獲得肯定呢？首先由應用需求來分析，我們區分為四大塊，分別是交通運輸、重要的公共建設、校園環境、國土安全。可以參考圖6，了解我們是如何以適當的演算法來服務這四大塊需求。

交通運輸在現代社會中是非常重要的一環，與人類生活息息相關，意外的發生往往是無法預料的，因此無論日夜我們的設備都可傳回清晰影像，確保道路交通的順暢。

重要的公共建設是大眾的利益，非常需要人們的維護，在公眾的場合中要掌握每個人的行蹤是非常困難的，但透過我們的分析可以讓使用者獲得清楚的資訊，預防意外的可能。

校園安全是每位家長所關心的，在學校除了老師及警衛的保護之外，校外若有可疑人士逗留，我們的設備可以自動將可疑的部分標示出來，讓警衛可以預先處理。

國土安全是國際性的話題，事實上無論是否有恐怖主義的存在，國土安全防線都是重要的議題，高科技能夠便利人類，在國界交界處採用我們的方案，可以多一層的智慧保護。

ACTi智慧判斷演算法實務展示

以下是實際測試的結果，以及定義說明。

Shift Object (物體移位)：
如圖7只要有物體在畫面中移動，停止動作後就會顯示出標示框。

Missing Object (物體遺失)：
如圖8當物體在畫面中消失，停止動作後就會出現標示框。

Unattended Object (物體遺留)：
如圖9當物體由外面移入，停止動作後就會出現標示框。

Tracking Object for near Items (近物追蹤)：
如圖10待測物佔畫面大小於十六分之一以上，則為近物，可追蹤近物移動的範圍及軌跡。

Tracking Object for tiny Items (遠物追蹤)：
如圖11待測物佔畫面大小十六分之一到一百四十四分之一，則為遠物，可追蹤遠物移動的範圍及軌跡。

Forbidden Area (入侵偵測)：
如圖12啟用演算法之後，會出現提示視窗，請用滑鼠在畫面中標示出禁止區域，為一個矩形區域，當有移動物體進入禁止區域後，標示框會變成紅色。

Object Classification (Near, Person) (近物分類、人物)：
待測物佔畫面大小為十六分之一以上，則為近物，可追蹤人物移動的範圍及軌跡。

Object Classification (Near, Vehicle) (近物分類、車輛)：
待測物佔畫面大小為十六分之一以上，則為近物，可追蹤車輛移動的範圍及軌跡。

Object Classification (Tiny, Person) (遠物分類、人物)：
待測物佔畫面大小為十六分之一到一百四十四分之一，則為遠物，可追蹤人物移動的範圍及軌跡。

Object Classification (Tiny, Vehicle) (遠物分類、車輛)：
待測物佔畫面大小為十六分之一到一百四十四分之一，則為遠物，可追蹤車輛移動的範圍及軌跡。

Video Enhance Quality (影像增強)：
如圖13當影像灰暗不明時，可使用影像增強，讓灰度值擴展到最大範圍。

Flame Detection (火焰偵測)：
如圖14當有火焰出現於畫面中時，標示框會標示出火焰的位置。

　

Motion Detection (移動偵測)：
如圖15當有任何物體在畫面中移動時，會標示出移動的範圍。

 Loitering Detection (滯留偵測)：
當有物體由外部進入畫面中，經過一段時間後會出現標示框

結論

由於數位影像處理所獲得資訊，皆是以灰階像素或色彩空間為主，從某一種方面來看，就是被侷限在灰階像素或色彩空間內，因此當有物體顏色與背景顏色相似，或者將色彩轉為灰階時，往往很難判斷出物體的移動，這時候就要考量是否要採用Tracking的方法，但追蹤就會增加計算量，並且必須參考到過往的資料，這是現階段即時影像處理所遇到的困難點。但隨著硬體演化進展，這問題獲得解決是指日可待。目前這個問題是各家廠商尚未解決的難題。

動量偵測與物件偵測是智慧型監視系統必備的條件之一，可說是智慧型監視系統的核心智慧，因為唯有獲得物件，才能記錄、分析、條理、判斷、決策對該物件的處理方式。這個過程可以說是將資料轉換為資訊的一個步驟。

隨著頻道(Channel)數越來越多，目前最多為100 Channel，單純的繪圖(Render)方法已經不敷使用，效能表現不佳，因此未來勢必採用GPU來協助處理有關繪圖的部分。這或許是GPU自遊戲跟美工以來的另外一種用途。

產業界一直努力朝向Mega-Pixel發展，除了可以製作更清晰的Digital Zoom之外，策略上也是為了提升解析度，因此未來如何用較少的資料結構或模型去描述Mega-Pixel的資訊是一件值得突破及研究的課題。

節省頻寬一直是網路型監視系統的重點之一，隨著解析度的發展，有效的壓縮是一種需求趨勢，目前因為晶片的設計不易更改，還不能馬上採用小波轉換，小波轉換是一種平衡的選擇，於解析度上它能夠有比DCT轉換更好的效果，於頻寬需求上也能夠滿足使用，未來朝向使用以小波轉換的壓縮晶片，將會更有效率的運作，且能獲得比DCT更加的效果。

智慧型監視系統的軟體架構應該要很有彈性，可隨時掛載及取下，而且彼此之間不應該互相影響，除了能有效管理更版作業，對於使用者的需求也能有完整的配套措施。

實測幾家智慧監視系統軟體之後，發現目前智慧型監視系統只能稱為「看得清楚」的階段，還沒有到達「看得懂」的階段，因為有了物件偵測之後，就可以加上標示框，或是警示框，讓保全監視可以多加注意，但至於發生了甚麼事情，框內的內容是甚麼意義，還是必須由人類去分析判斷。也許未來判斷準確度提高之後，將物件資訊數位化就可以進一步的利用資料探勘，進而分析或預測可能的結果。

目前國內研究方面有四年的學界科專，專門研究數位智慧型監視系統，最近的成果也相當豐碩，人體姿態識別及全景監視系統是最近較為突出的研究，可看出學界在這方面投注不少心力，若能產學合作相信是雙贏的結果。