如何透過 Edge AI 升級既有公車監控系統？

看 SINTRONES IBOX-601-TVI8 如何保留既有類比攝影機與 BNC 線材，以車載 Edge AI 運算導入即時 AI 影像分析，無須全面更換監控設備。

既有公車監控系統，不換攝影機也能導入 AI 嗎？可以。 只要原有的類比攝影機與線材符合相容性條件，搭配具備原生類比影像輸入的 Edge AI 電腦，就能在車上直接加入 AI 影像辨識與分析功能，無須全面重建既有監控架構。

目前許多大眾運輸公車都裝有多組車載攝影機，用來記錄路況、乘客區、車門與車身周邊。這些系統能為事故調查與安全管理留下影像紀錄，但架構大多以錄影與事後調閱為主，缺乏即時分析能力。

隨著大眾運輸朝智慧化、數據化發展，業者開始評估：能否善用現有攝影機的影像，支援疲勞駕駛偵測、行人辨識與乘客區監控等應用？問題的關鍵在於：如何在保留運作正常的監控設備與線材的前提下，導入車載 AI 運算能力？

既有類比公車監控系統，如何升級 Edge AI？

SINTRONES IBOX-601-TVI8 Edge AI 電腦 提供 BNC 介面，最多支援 8 路 TVI/AHD/CVI 類比攝影機輸入，並以 NVIDIA® Jetson Orin™ 平台在車上執行 AI 推論，讓業者將既有公車監控系統升級為具備即時影像分析能力的架構。

搭配相容的 AI 軟體與模型，系統可支援疲勞駕駛偵測、行人辨識與乘客區監控等應用。實際功能與效能仍取決於攝影機安裝位置、影像品質、AI 模型與系統整合方式。

應用方案總覽

為什麼既有公車監控系統難以直接導入 AI 影像辨識？

升級的挑戰不只是 AI 運算效能，更在於如何整合已安裝的類比攝影機、線材與車載設備。

不少公車使用以 BNC 同軸線材連接的類比攝影機。這類設備即使已運作多年，仍可能持續提供穩定的影像紀錄。若僅為了新增 AI 功能就全面更換設備，便需要額外評估改裝成本與施工時間。

若改採全新的 IP 攝影機架構，還可能涉及攝影機汰換、線材重新布設、網路設備安裝、電源整合與系統設定等工程。

對車輛數量龐大的業者而言，這些工程不僅增加設備成本與安裝複雜度，甚至可能需要安排車輛暫時停駛。

因此，實務上的升級策略應優先評估：能否保留現有攝影機與線材，只升級影像處理與 AI 運算平台？

透過 Edge AI，將既有類比攝影機影像轉化為即時分析資訊

傳統公車監控系統以錄影、儲存與事後調閱為主。導入 AI 影像分析後，系統能在事件發生時分析畫面，讓原本用於錄影的影像來源，進一步支援即時辨識應用。

依攝影機的安裝位置與 AI 軟體功能，不同鏡頭可對應不同應用：

• 車頭前方攝影機： 可用於辨識車輛、行人與道路障礙物，協助掌握前方交通狀況。
• 車身側邊攝影機： 可分析車輛周邊動態，提供側邊環境的影像資訊。
• 駕駛座攝影機： 搭配相容的 AI 模型，可支援駕駛監控與疲勞駕駛偵測。
• 車門與車廂攝影機： 可用於上下車區域與乘客空間的影像分析。

上述應用並非單靠攝影機或運算硬體就能完成，仍需要符合需求的影像品質、適用的 AI 模型與軟體，以及完整的系統整合。

透過 AI 影像辨識，原本僅用於錄影的畫面，可以轉化為即時事件、偵測結果或影像分析中繼資料，提供給其他車載系統或車隊管理平台運用。

SINTRONES IBOX-601-TVI8 最多支援 8 路 TVI/AHD/CVI 類比攝影機輸入，並搭載 NVIDIA Jetson Orin 運算平台，為多路影像 AI 推論提供車載硬體基礎。

為什麼公車 AI 影像分析需要車載邊緣運算？

車載邊緣運算的主要優勢，在於讓公車直接於車上分析攝影機影像，減少對持續連網與遠端雲端運算的依賴。

如果將多路攝影機的原始影像持續透過行動網路傳送至雲端分析，可能面臨三項挑戰：

• 頻寬需求： 多路影像同時傳輸，需要較高的網路頻寬。
• 網路穩定性： 公車行駛路線上的行動網路品質，可能隨地點而變化。
• 處理延遲： 影像上傳、遠端分析與結果回傳的流程，可能增加從偵測到警示所需的時間。

採用 Edge AI，影像就能直接在車載電腦上處理：

攝影機影像 → 車載 AI 運算 → 事件偵測與資料產生 → 車隊管理或其他連網系統

這種架構不必持續上傳所有原始影像，而是可依應用需求，傳送相關事件、偵測結果、中繼資料或指定的影像片段。

IBOX-601-TVI8 搭載 NVIDIA Jetson Orin 運算平台，能在車上提供多路影像分析所需的 AI 推論能力。即使行動網路訊號不穩定，核心 AI 推論也無須完全依賴雲端服務；不過遠端通知、資料同步等功能，仍可能需要網路連線。

保留類比攝影機，透過 IBOX-601-TVI8 升級車載 AI

對既有公車車隊而言，導入 AI 不一定要從更換攝影機開始。

只要已安裝的類比攝影機、BNC 線材與車載設備符合相容性條件，就能優先保留現有的影像基礎設施，將升級重點放在 AI 運算平台與應用軟體上。

既有類比攝影機 → SINTRONES IBOX-601-TVI8 Edge AI 電腦 → 相容的 AI 影像分析軟體 → 營運與安全管理資訊

IBOX-601-TVI8 具備原生類比影像輸入介面，可直接接收相容的 TVI/AHD/CVI 攝影機訊號。因此，無須僅為了取得 AI 運算能力而重建整個攝影機網路，也可減少額外影像轉換設備的需求。

除了多路影像輸入與 AI 推論能力，IBOX-601-TVI8 在硬體設計上也適合車載部署：

• 最多 8 路類比攝影機輸入： 支援 TVI/AHD/CVI 影像格式，以 BNC 介面連接。
• NVIDIA Jetson Orin 運算平台： 提供車載 AI 影像辨識與多路影像分析所需的運算能力。
• 9–60V DC 寬電壓輸入： 可因應不同車款的供電條件。
• 智慧電源管理與點火控制： 依車輛電源狀態管理系統運作。
• 強固型無風扇設計： 兼顧車載環境的部署條件與長時間運作需求。

透過保留既有影像設備、升級車載運算平台的方式，公車業者與系統整合商可減少基礎設施變更，更有彈性地規劃車隊 AI 升級。

實際整合前，仍須確認攝影機的影像格式、解析度、訊號相容性，以及 AI 軟體需求。

從傳統錄影，邁向即時 AI 影像辨識

導入 Edge AI 的價值，不只是強化既有智慧監控系統的運算能力，更在於改變影像資訊參與日常營運的方式。

傳統監控系統的主要流程為：

錄製 → 儲存 → 調閱 → 檢視

導入車載 AI 影像分析後，流程可延伸為：

影像擷取 → AI 分析 → 事件偵測 → 警示或系統回應

這項轉變讓既有攝影機在保留原有監控用途的同時，也能成為即時影像分析的資料來源。

對大眾運輸車隊管理而言，沿用既有類比攝影機的升級方式，有助於降低設備改裝複雜度、減少部署期間對車輛營運的影響，並延長現有監控設施的使用價值。

透過車載邊緣運算，業者也能逐步建立即時事件偵測與影像資料應用的基礎，讓原本以事後調閱為主的監控系統，進一步支援主動式安全管理。

常見問題（FAQ）

既有公車的類比攝影機，不更換設備也能導入 AI 嗎？

可以。SINTRONES IBOX-601-TVI8 能透過 BNC 介面連接相容的 TVI/AHD/CVI 類比攝影機，在保留既有攝影機與線材的前提下，加入車載 AI 運算能力。實際導入前，仍須確認攝影機與系統的相容性。

IBOX-601-TVI8 最多可連接幾路類比攝影機？

IBOX-601-TVI8 最多支援 8 路 TVI/AHD/CVI 類比攝影機輸入，以 BNC 介面連接。實際可同時執行的 AI 分析工作負載，取決於硬體配置、影像串流與 AI 模型需求。

為什麼公車監控系統適合採用車載 Edge AI，而不是完全依賴雲端？

車載 Edge AI 能直接在公車上處理攝影機影像，降低對持續行動網路連線的依賴，也無須傳送所有原始影像。系統可依應用需求，將事件、偵測結果或中繼資料傳送至其他連網平台。

IBOX-601-TVI8 是否內建疲勞駕駛偵測功能？

IBOX-601-TVI8 提供的是 Edge AI 運算硬體，並不代表已內建疲勞駕駛偵測軟體。 若要實現疲勞駕駛偵測、行人辨識或其他 AI 影像分析功能，仍須搭配相容的 AI 軟體、模型與系統整合。

升級既有公車監控系統，一定要更換 BNC 線材嗎？

不一定。若原有的 BNC 線材與類比攝影機符合 IBOX-601-TVI8 的訊號與系統相容性要求，就有機會沿用既有線材，減少重新布線與設備改裝的需求。

保留既有攝影機，升級 AI 影像分析能力

既有公車監控系統無須為了導入 AI 而全面重建。透過 SINTRONES IBOX-601-TVI8，交通運輸業者與系統整合商可沿用相容的類比攝影機與 BNC 線材，在車上加入 NVIDIA Jetson Orin AI 運算能力，支援即時影像分析與智慧交通應用。

想了解既有公車攝影機是否適合升級 Edge AI？歡迎聯絡 SINTRONES，與我們討論攝影機相容性、AI 軟體整合與車載部署需求。

免費諮詢