即時感知
快速應變潛在威脅
多模態 AI 深度融合聲學、影像與感測數據，在危機升級前精準偵測緊急狀態。
即時感知
城市安全監控面臨的嚴峻挑戰
在環境雜訊繁雜的城市中，單純依賴視覺監控難以辨識關鍵的聲學指標，導致緊急事件發生時常因缺乏聲音輔助而延誤偵測先機。此外，過度依賴雲端運算的架構具備高度脆弱性，一旦發生重大災難導致網路通訊中斷，監控系統將立即失效，無法在最關鍵的時刻提供必要的防護支撐。
透過多模態 AI 融合技術實現全方位威脅偵測
律芯科技的公共安全解決方案，深度整合聲學、視覺與環境感測數據，並結合邊緣 AI 運算技術，為城市環境建構具備高度自主性、無需依賴網路即可穩定運作的全面監測系統。
Edge AI SoC
自主研發的定製化晶片可於本地端執行 AI 模型，功耗低於 10W 且延遲低於 40 微秒，即使在無網路環境下也能穩定運作。
多模態 AI 感測
將聲音、影像與感測器數據整合為單一智慧系統，讓設備同時具備視覺與聽覺，並深度理解環境情境。
卓越效能表現
提供毫秒級的即時處理能力，徹底擺脫雲端依賴，實現零延遲與極大化的運作效率。
關鍵效益
即時多模態偵測
律芯科技融合聲學、視覺與環境感測數據，實現全方位的威脅偵測，能精準識別地震、瓦斯外洩、爆炸、槍聲及異常人流，具備遠高於單一感測系統的準確度。
技術重點
低於一秒偵測延遲的邊緣 AI 感測融合技術。
獨立於網路的運作能力
邊緣 AI 運算技術確保系統在網路中斷或災難發生時仍能持續運轉，其具備的在地示警與決策功能完全無需依賴雲端連線。
技術重點
具備雲端同步選項的自主化邊緣處理架構。
智慧型告警優先權排序
AI 演算法透過分析情境與模式來大幅降低誤報率，能優先處理真實威脅，為管理人員提供具備行動價值的關鍵情資而非未經處理的原始數據。
技術重點
具備信心評分機制的機器學習異常偵測技術。
提升城市安全層級
針對公共空間、交通樞紐與關鍵基礎設施的全面監控，能打造更安全的城市環境，實現更快速的應急響應並優化資源配置效率。
技術重點
支援分布式感測網路的大規模擴展部署能力。
應用範例
了解律芯科技的技術如何應用於多樣化的城市情境，在不同環境中強化公共安全防護能力與緊急應變效率。
群眾監控與事故偵測
應用情境
大型公共集會、交通樞紐及娛樂場館需持續監控安全威脅、群眾推擠以及各類突發緊急狀況。
解決方案
- 多模態 AI 深度分析聲學模式，精準識別尖叫、槍聲或群眾恐慌異音
- 影像數據處理技術即時監測群眾密度與流動模式，預判潛在衝突
- 整合環境因子分析，提供全方位的即時情資感知能力
實質成效
加速緊急應變速度，有效預防群眾推擠事故，並透過全面的情資掌控大幅強化場域安全性。
瓦斯外洩偵測
應用情境
城市區域的瓦斯外洩存在爆炸與健康風險，但在達到危險濃度前，傳統監測方式往往難以察覺。
解決方案
- 分布式聲學感測器能敏銳偵測瓦斯外洩特有的嘶嘶聲
- 環境感測器同步進行數據驗證，實現多模態技術交叉比對
- 高速示警系統確保在氣體累積至危險濃度前，即可啟動緊急干預
實質成效
早期偵測能有效預防爆炸事故與大規模疏散，守護大眾安全並降低關鍵基礎設施受損風險。