貨倉失竊，真係「外賊」多，定「內鬼」多？
香港不少貨倉、物流中心每年都有貨品失蹤的紀錄，但翻查閉路電視之後，往往發現問題唔係鏡頭不夠，而係：鏡頭有，但冇人睇得切；有人睇，但出事嗰刻恰好轉頭；有錄影，但事後已無法追究責任。
更棘手的是，部分失竊根本係內部人員所為——趁夜更人少、趁交更空檔、趁主管唔在場，逐批逐件移走貨品。傳統閉路電視對呢類「慢性流失」幾乎無計可施：它只係忠實地錄低每一秒，但唔會自動告訴你「有人喺禁區逗留超過 5 分鐘」或者「非工作時段有人進入貨架區」。
裝咗 CCTV，點解仲係防唔住？
問題唔係鏡頭數量，係鏡頭背後冇「判斷力」。
一個中型貨倉動輒有 20 至 40 路攝影機，靠人手盯屏根本唔現實——保安員要同時留意咁多畫面，注意力集中唔超過 20 分鐘係正常生理極限。就算每路鏡頭都有人睇，異常行為往往在幾秒之內發生，再發現已遲。
傳統系統的另一個死角：冇區域管控概念。鏡頭照到整個倉，但系統唔知邊個區域係禁區、邊個時段唔應該有人進入。出事之後，管理人員要逐段影片人手翻查，耗時費力，而且證據鏈難以整理。
AI 影像分析點樣改變這個局面？
新科科技的智能安全監察系統，核心係一個「加裝式」架構：
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毋須換鏡頭：透過標準 RTSP／ONVIF 協議，把現有閉路電視影像接入邊緣 AI 算力盒子，就地完成推理運算，保留現有設備投資。
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即時偵測，唔係事後翻查：AI 算法在畫面內持續分析，一旦觸發預設規則，秒級推送警報至手機及電郵，管理人員唔使在場都知道發生咩事。
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按場景選配算法：貨倉場景可重點啟用以下算法——
- 禁止進入區偵測：劃定高值貨品區、出入口緩衝區，非授權人員一旦踏入即時警報。
- 越界偵測：設定虛擬圍欄，適用於貨架通道、裝卸月台等易失竊位置。
- 人員脫崗偵測：崗位長時間無人，自動觸發提示，避免監控死角。
- 非工作時段人員出現：配合時間規則，非當值時段進入倉庫即觸發警報。
- 煙火偵測：貨倉存放易燃物料，火焰與煙霧識別同步保障財產安全。
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算力按規模分級：小型單倉可由 1 台算力盒子起步，大型多倉場所加裝盒子即可橫向擴展，平台統一集中管理，毋須重新部署系統。
實際部署係點做？
新科科技落場的流程清晰，唔係交件貨就走：
- 現場勘查：了解貨倉平面、現有攝影機型號與佈局、高風險區域分佈（例如高值貨品區、裝卸月台、更衣室出入口）。
- 算法規則配置：按貨倉實際運作時間表與區域劃分，設定禁區範圍、時間規則與警報觸發條件。
- 接駁現有 CCTV：確認 RTSP／ONVIF 相容性，接入邊緣 AI 算力盒子，完成就地推理配置。
- 調試與調校：現場測試各算法識別效果，針對光線、鏡頭角度等因素調整參數，降低誤報率。
- 人員培訓與交接：管理人員學識用手機 App 或電腦瀏覽器遠端查看實時影像與警報記錄，確保落地使用。
雖然 AI 識別準確率受鏡頭角度與現場光線影響，但透過正確的安裝位置與調校，可以大幅減少誤報，令警報真正有參考價值——而唔係「狼來了」式的假警報令人麻木。
智能鎖與 AI 影像，點樣配合？
AI 影像分析處理「睇到」的問題，但貨倉管控同樣需要「進得去」的門檻管理。新科科技可同步整合門禁系統，針對高值貨品房、冷藏倉、文件室等位置，設定分級授權進出——唔同員工唔同權限，進出記錄自動存檔，與 AI 影像事件記錄交叉比對，形成完整的責任追蹤鏈。
一旦 AI 偵測到禁區有異常人員，系統可同步鎖定相關門禁記錄，快速鎖定係邊張門卡、邊個時段進入，省卻大量人手翻查工夫。
