各企業紛紛在過去電腦精密技術無法進入的環境中部署監控解決方案。加固型網路影像錄影機電腦顯著擴展了邊緣監控部署的能力。透過將固定式 CPU 的高性能處理更接近攝影機，來減少網路負擔和訊號延遲。透過即時可操作的洞察力和根據捕獲的影像回饋，就近處理等於實現了高性能。
配備強大 GPU 的加固型網路影像錄影機電腦為越來越多的影像分析應用提供了處理能力。影像分析透過物聯網感測器觸發辨識危險和差異，即時增強監控區域的安全保障。運行影像分析的加固型網路影像錄影機電腦可以將邊緣監控部署轉變為流程最佳化、創收系統。以下是五種多功能影像分析部署，可從多個產業的監控環境中提供有用的洞察。
1. 臉部辨識
高效能 GPU 使用順序和並行運算來進行生物辨識部署。生物辨識處理的領先應用——臉部辨識——處理受試者臉部的各種特徵、紋理和形狀，以便立即與安全資料庫進行交叉參考。AI 和機器學習提高了臉部辨識的速度和準確性，遠遠超出了人類監控的能力，透過深度神經網路進行機器智慧驗證。
在無人機場安全檢查點執行臉部辨識處理的加固型網路影像錄影機電腦可以提供更精細的篩檢，並具有高度準確的目標人物辨識率。隨著時間的推移，系統能力會提高，能夠透過更多資料和資訊辨識更遠距離的受試者。
用於臉部辨識的熱感攝影機可以在辨識檢查點形成額外的安全層。長波熱紅外線 (LWIR) 攝影機從受試者捕獲溫度資料，提供頭部和臉部形狀的準確圖像，這些形狀即使在低光源環境下也可能被眼鏡、鬍鬚或欺騙性假體遮擋。處理來自標準視覺和 LWIR 攝影機組合圖像的加固型網路影像錄影機電腦比單獨使用任何一種輸入都能提供更強大的安全性。
臉部辨識還可以在許多應用中應用於客戶服務。當優先客戶或獨家俱樂部會員進入場所時，管理人員可能會收到警報，讓他們能夠為顧客提供個人化服務。辨識客戶等候區內焦慮跡象的敏銳臉部辨識可能會提醒管理人員重新分配資源，以緩解擁擠並縮短等候時間。零售機構、賭場 和大型場所都可以利用臉部辨識透過主動關注來增強客戶忠誠度。
2. 醫療干預
加固型網路影像錄影機電腦應用了許多用於安全檢查點的臉部辨識技術，還可以將這些應用於醫療干預。視覺和長波紅外線攝影機可以為加固型網路影像錄影機電腦提供影像資料，用於分析是否有微小的疾病身體跡象或體溫升高。
加固型網路影像錄影機電腦可以同時處理來自攝影機系統的相同影像資料，這些系統用於安全監控，以便被動篩選受試者的疾病症狀。透過在進入公共中心、交通樞紐或大型場所等人口密集區域之前辨識需要額外健康篩檢的受試者，加固型網路影像錄影機電腦為遏制廣泛疾病提供了強大的工具。
3. 車牌辨識
部署在設施停車場和道路上的高解析度攝影機可以即時掃描大量車牌，以定位和追蹤特定車輛，或維護進入或離開某區域的車輛記錄。當預設參數觸發時，例如車輛進入攝影機視野或特定點時，運行光學字元辨識演算法的加固型網路影像錄影機電腦會自動準確地捕獲和處理車牌號碼。相同的加固型網路影像錄影機電腦也整合在警車等急救車輛中，以處理和儲存即時攝影機畫面。警車使用此類嵌入式電腦作為車輛周圍攝影機與警務人員身上無線連接的隨身攝影機的控制中心。
企業設施可以部署車牌辨識，自動授予顯示已在經批准的訪客資料庫中註冊的車輛的進入權限。在無柵欄區域，系統可以被動地維護所有進入或離開設施的車輛記錄，記錄日期和時間，以用於問責目的。
K-12 教育機構可以利用車牌辨識分析，透過記錄進入校園的車輛和進入車輛的學生，在發生綁架或失蹤人員情況時，確保調查線索，從而更好地保護學生。對於高等教育，當整合到停車場攝影機系統時，車牌辨識是停車執法的可靠工具。
除了提高安全性之外，部署車牌辨識攝影機系統的智慧城市可以根據車流量和重複通勤來推斷交通模式。交通信號燈可以根據車牌數據進行最佳化，以配合根據通勤規律性和同時性預期的交通增長。
4. 行為預測
加固型網路影像錄影機電腦的 GPU 可以為行為預測分析提供動力，從而實現更快的反應時間。預測其他方行為的能力可以應用於避免不幸或有害的情況、最佳化流程和個性化客戶體驗。
車載加固型網路影像錄影機電腦可以提醒卡車司機注意附近車輛可能超車、突然煞車或製造任何其他需要立即注意的危險情況的跡象。機器學習完善了交通推斷分析，提高了系統響應時間。行為預測演算法能夠更快地辨識道路上分心或受損駕駛員的跡象，逐漸讓卡車司機有更多預警。
車內攝影機捕捉駕駛行為，而加固型網路影像錄影機電腦則實現了多種強大的分析組合，甚至可以將車速、定位和煞車等車輛遠端資訊與駕駛員圖像結合起來，以注意到卡車司機本身危險駕駛的跡象。用於辨識面部特徵的演算法可以輕鬆檢測到駕駛員昏昏欲睡或睡著的跡象，從而觸發警報以喚醒駕駛員並指示他們採取糾正措施。
行為預測分析具有無數的安全應用。公共交通、智慧城市和場所可以在任何監控環境中部署加固型網路影像錄影機電腦，以單獨識別表現出非常細微的破壞性行為跡象的人。應用行為預測監控的機場可以識別旅行者的攻擊性行為，這可以透過及時的安全干預迅速降級。
5. 事件偵測
部署了事件偵測分析的加固型網路影像錄影機電腦使用了與上述應用程式相同的演算法。事件偵測可以提醒智慧城市營運商注意許多可能導致公民危險的情況，例如公共場所無人看管的包裹、道路上的墜落物和與天氣相關的複雜情況。
智慧城市從事件偵測中獲得的相同預防性洞察力可以應用於幾乎任何環境，其中特定的程式化視覺觸發器會提醒營運商注意異常情況的變化。地鐵和鐵路終端機有人或物體掉落到軌道上可能會提醒交通協調員和應變小組重新導向或暫停行程，直到響應安全小組解決情況。
學校、公共建築、大型場所和購物中心都可以從利用物體運動偵測分析中獲益匪淺，以立即識別場景中的槍械。超靈敏的槍支偵測演算法在武器被拔出時立即向安全或執法部門人員發出警報。這種事件偵測分析將依賴於處於壓力下的人員主動啟動安全流程的鏈式通知過程，轉變為在武器出現時被動、即時的警報。透過縮短警方響應時間寶貴的幾分鐘或幾秒鐘，槍支偵測技術可以實現更快的干預，從而防止災難。
用於智慧邊緣監控的堅固型 NVR 電腦
用於智慧邊緣監控的堅固型 NVR 電腦Premio 的堅固型 NVR 電腦包含 NVIDIA GPU，可快速處理影像資料，用於各種分析應用，為 IoT 監控解決方案產生近乎預知的洞察力。部署在這些邊緣電腦上的影像分析將傳統的錄影和記錄系統轉變為強大的工具，用於主動響應、簡化流程和提供更客製化的個人體驗。
這些專用邊緣電腦採用無風扇、無纜線設計，具有高溫、潮濕和物理濫用的高耐受性，使其能夠部署在具有挑戰性環境中的攝影機系統附近。這些設備旨在經久耐用，可在從冰凍的戶外場所到灼熱的鋼鐵廠，再到振動和顛簸的移動列車等惡劣條件下持續運行。
ACO 系列車載電腦可輕鬆記錄和處理遠端和移動監控部署中的影像，以實現專用的邊緣監控系統。行動連線透過允許車載堅固型 NVR 電腦將影像推送到安全營運中心，同時從調度中心接收道路或鐵路狀況資訊和改道指令，從而整合工作負載。
ACO 6000 系列透過 16 個 PoE+ 連接埠為低功率 IP 攝影機供電。有了 PoE+，電力會透過與攝影機和 NVR 之間傳輸影像和訊號相同的電纜傳輸。這種靈活性允許攝影機的策略性放置，由覆蓋需求決定，而不是由電源可用性決定。其他 PoE+ 周邊設備，例如門禁硬體和警報器，可以整合到一個整體邊緣安全系統中。