要換成 AI 攝影機嗎？

不用。直接讀現有 IP 攝影機的 RTSP 串流，只要鏡頭角度看得到整個電梯車廂或櫃台。另外需要一台有 NVIDIA 顯示卡的主機跑模型。

影像會上傳到雲端嗎？

影像不會送到任何雲端 AI 服務，模型在案場自己的顯示卡上執行。告警截圖存在案場主機，只有平台上有影像權限的帳號看得到。

視覺語言模型是用文字描述要判斷什麼，新情境不必重新訓練模型。目前上線的是電梯與保全櫃台；其他需求請告訴我們，由我們評估、設定判斷內容並在現場實測後再啟用。

準確度跟鏡頭角度、光線、案場情境有關，我們不提供一個通用的百分比。導入時會先開辨識、告警關閉，在現場實際測試各種情境，確認判斷符合需求再開啟告警。

Vision-Language Model · Existing Cameras · On-premise GPU

產品型錄（PDF）

這一頁的完整內容（適用對象、系統架構、規格、常見問題）整理成一份 PDF，含公司聯絡資訊。

傳統影像分析只會框出「這裡有人」。SynOne Vision 用看得懂畫面、會用文字回答的視覺語言模型，判斷的是情境：電梯裡有幾個人、有沒有推車、推車上有沒有貨、該不該出現在這部電梯；保全是不是離開櫃台太久。用的是現有監視器，模型跑在案場自己的顯示卡上，沒有按次計費的雲端 API。

適用對象

判斷情境與告警規則由我們依案場需求設定與調整。鏡頭角度要能看到整個電梯車廂或櫃台。實際上線配置為 Windows 主機搭配 NVIDIA 8GB 顯示卡，模型約佔 5GB 顯示記憶體；其他硬體請先與我們確認。

系統架構

先用很便宜的方式比對畫面有沒有變，有變才交給模型判斷；連續幾次答案一致才改變狀態，避免單張誤判。會告警的事件送進 SynOne 告警中心。

產品畫面

核心功能

判斷情境，不只是框出物件
模型回答車廂內人數、有沒有推車、推車種類（平板、兩輪手推、摺疊拖車、清潔推車……）、有沒有載貨、有沒有大件貨物，並附一句中文描述；會忽略門外、梯廳與鏡面反射裡的人。
畫面沒變就不重問
先比對縮圖有沒有變化，有變才問模型；每部電梯最多每 2 秒一次，沒變化也定時重確認。顯示卡大部分時間處於待機。
多數決，避免單張誤判
連續幾次答案中多數一致才改變狀態；同一部電梯 30 分鐘內的重複偵測合併成一筆告警。
告警附截圖，處理留紀錄
告警在 SynOne 告警中心彈窗並發出警示音，附截圖與 AI 說明，按「確認已處理」會留下紀錄；狀態變化紀錄可依日期或「只看警報」篩選。

功能規格

Vision 需要 SynOne 平台的攝影機串流與告警中心；判斷情境可依案場增加。

項目	內容	備註
模型	開源視覺語言模型（Qwen3-VL 4B），在案場顯示卡上執行	沒有雲端 API 費用；影像不送雲端 AI。
電梯車廂	人數、推車與種類、是否載貨、大件貨物；客梯載推車、貨梯未用推車告警	每支攝影機可設定為客梯或貨梯；可放行的推車種類可設定。
保全櫃台	離開櫃台超過設定分鐘、夜班時段疑似睡覺超過設定分鐘	畫面裁切範圍、分鐘數、夜班時段可設定；啟用前請先告知保全人員。
輸出	電梯頁 AI 面板（辨識畫面／即時影像切換、紅框標示）、告警中心、狀態變化紀錄與截圖	辨識、電梯告警、櫃台告警三個開關分開，告警預設關閉。
實測配置	Windows 主機、NVIDIA 8GB 顯示卡；模型約佔 5GB 顯示記憶體	單張判斷約 1 秒內；攝影機多時依序排隊判斷。

常見問題

要換成 AI 攝影機嗎？: 不用。直接讀現有 IP 攝影機的 RTSP 串流，只要鏡頭角度看得到整個電梯車廂或櫃台。另外需要一台有 NVIDIA 顯示卡的主機跑模型。
影像會上傳到雲端嗎？: 影像不會送到任何雲端 AI 服務，模型在案場自己的顯示卡上執行。告警截圖存在案場主機，只有平台上有影像權限的帳號看得到。
可以辨識其他情境嗎？: 視覺語言模型是用文字描述要判斷什麼，新情境不必重新訓練模型。目前上線的是電梯與保全櫃台；其他需求請告訴我們，由我們評估、設定判斷內容並在現場實測後再啟用。
準確度如何？: 準確度跟鏡頭角度、光線、案場情境有關，我們不提供一個通用的百分比。導入時會先開辨識、告警關閉，在現場實際測試各種情境，確認判斷符合需求再開啟告警。

SynOne 系列

每一套都可以單獨購買；裝在同一個 SynOne 平台上時，共用帳號、告警，以及同一份人員、門與設備資料。

授權說明

本軟體以買斷授權方式提供，一份授權限一個案場、一台主機，並以數位簽章授權檔綁定主機硬體。禁止複製安裝至其他主機或案場、轉售出借、逆向工程或規避授權驗證；違者依著作權法追究民事及刑事責任。完整軟體授權條款 →