目前主要在北美地区发展，同时并且计划扩展发展机会更高的东南亚等监控系统新兴市场，新创团队盾心科技 (Umbo CV)所打造的监控摄影机并非以人脸识别为基础，而是借由影像识别学习分析具体行为，并且做出预测判断，借此减少公共场合事故发生概率，或是在事故发生后可快速通知相关人员前往处理。
▲盾心科技首席执行官关宇翔
去年3月宣布获得由之初创投、群联电子、纬创资通及Mesh Ventures总计新台币9200万元种子轮投金额，并且在美国旧金山、台北两地设置办公室的盾心科技，与其他同样投入监控系统产品研发的技术团队着眼点不同，并非将技术钻研聚焦在人脸等细节识别，而是借由导入人工智能学习识别技术判断可能发生行为，因此吸引不少市场关注，同时也获得许多投资及赞助。
盾心科技首席执行官关宇翔说明，目前全球已经累积超过1亿支，同时监控市场发展也已经超过10年，其中用于人脸等特征辨识技术也已经有相当久的发展时间，但针对行为分析预测的相关技术却很少，因此一开始便设定往此方向发展，借此与市场竞争做区隔。关宇翔表示，相比传统特征资讯分析比对应用，让摄影机能直接进行特定行为预测，例如识别拍摄影像中的人是否发生纠纷，或是交通路口是否产生车祸等情况，均有助于在事故发生的第一时间做记录，并且联络相关人员前往处理。
而就盾心科技所推出监控摄影机，最初便希望能在摄影机端点就预先完成基础分析运算，同时借由后端云端服务器平台进行大规模的行为分析，因此最初便采用NVIDIA所提供技术解决方案，针对监控摄影机连接、数据存放部分做加密保护，更借由金融行业等级的加密安全确保摄影机不会遭骇，借此构成严谨的资料与设备防护效果。
虽然目前主要聚焦在影像行为分析，但关宇翔表示并不代表不重视影像特征学习分析应用，只是两者之间仍认为可由系统预先完成可能发生行为分析、预测，对于多数监控系统使用需求将能带来更多安全防备效果，同时也能减少大量人力支出成本。
在系统架构方面，盾心科技借由深度学习方式训练端点摄影机自动侦测可能或已经发生的事故行为，同时借由自建云端服务器与公用云端服务器进行大量分析运算，借此让影像识别效果更为精准、快速，借此达成预先防护或事故发生时可立即处理的效率。
以目前盾心科技发展重心仍以北美地区为主，但目前也发现对于公共监控安全需求越来越高的新兴国家对于此类技术应用有更高接受度，因此下一阶段将会持续扩展东南亚市场。
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