年尾旺季，最怕唔係人多，係出事冇人知
十一月底到一月初，香港商場係全年最忙的時段。層層都係人，停車場由早到晚車龍不斷，保安人手卻不可能同步翻倍。好多商場現有閉路電視路數十幾條起跳，但控制室只得一兩個人——人眼根本睇唔切，錄影只係用嚟事後追片，出事當下係盲的。
問題唔係冇鏡頭，係鏡頭唔識「諗嘢」。
加一個盒子，現有 CCTV 即變「會思考的眼睛」
新科科技的智能安全監察系統，採用加裝式架構：透過標準 RTSP／ONVIF 協議，將現有閉路電視影像接入邊緣 AI 算力盒子作就地推理，毋須更換任何攝影機，保留原有設備投資。算力盒子就放在機房或弱電箱，影像就地處理，唔需要大量上傳雲端，對網絡負擔同私隱保障都更安心。
年尾商場與停車場最相關的幾項功能：
- 周界闖入偵測：在停車場出入口、貨物落卸區、設備房等位置劃設虛擬警戒線，人員或車輛越界即時觸發告警——唔使等保安跑過去先知。
- 禁止進入區識別：商場後勤通道、電力房、消防設備旁，一旦有人進入即自動通知當值主管，比人手巡查快得多。
- 非法消防佔用偵測：旺季最常見違規之一——走廊、消防通道被貨物或宣傳物料堵塞，AI 可持續監察並主動告警，避免被消防處票控。
- 人員脫崗識別：停車場收費亭、商場服務台，若崗位長時間無人，系統自動發出警示，管理層手機即收通知。
- 車輛場景偵測：停車場內違規停放、車道阻塞等情況可設定偵測邏輯，搭配可選配的車牌識別算法，進一步輔助車務管理。
為何「加裝式」對商場更實際？
雖然市場上唔乏全新 AI 攝影機方案，但商場和停車場往往已有數十條甚至過百條現有鏡頭，全部換過投資龐大，又涉及重新佈線、租戶協調等問題。邊緣 AI 算力盒子的優勢，係按規模分級：
- 小型場所（20 條鏡頭以下）：一個盒子起步。
- 中型商場或多層停車場：增加盒子數量，算法按區域分配。
- 大型多據點商場集團：AI 視頻分析平台統一管理，不同分店告警集中查看。
算法可按場景選配，除上述核心功能外，人數統計可監察商場出入口實時人流密度，旺季時段輔助人流疏導決策；煙火識別則適用於停車場及密閉後勤空間，較傳統煙感更早期偵測視覺徵兆。
導入步驟：由現場勘察到落地，清晰可控
- 現場勘察：了解現有閉路電視型號、路數、鏡頭位置及網絡架構，確認 RTSP／ONVIF 兼容性。
- 場景需求梳理：按商場平面圖，逐區確認需要啟動哪些算法及警戒區劃設。
- 邊緣盒子部署與接駁：安裝算力盒子，接駁現有鏡頭串流，完成初步配置。
- 調試與調校：現場測試各算法觸發準確率，調整鏡頭角度建議及告警靈敏度，降低誤報。
- 告警通知設定：按管理架構設定手機推送及電郵接收人，確保旺季期間主管第一時間收到通知。
- 交付與培訓：教導當值人員使用平台查看實時影像與歷史告警紀錄，支援遠端手機查閱。
整個流程毋須大型工程動工，對商場日常運營影響極低，適合年尾旺季前快速完成部署。
