安防监控新趋势：AI GUARD 模型训练实现隐私不离场的定制警报

一、专题破题｜通用AI模型，为何始终差「临门一脚」

在安防监控领域，AI 影像分析已成为不可或缺的工具。然而，许多企业导入通用 AI 模型后却发现，实际效果总是不如预期，问题究竟出在哪里？

1.1 客户的痛：预置模型认不得「我的世界」

1.1.1 场景千差万别，样板却千篇一律

每个监控场景都有其独特性：工厂生产线需要辨识特定零件瑕疵，零售店铺关心顾客行为模式，办公大楼则注重人员进出管理。但市面上多数预置模型都是基于通用数据集训练，难以贴合千变万化的实际需求。

1.1.2 识别目标专属化，才是监控的本质

监控的核心价值在于「识别你真正关心的事件」。通用模型或许能辨识人形、车辆等常见物件，但对于企业特有的识别目标（如特定制服、特殊机具、自订手势等）往往力不从心。

1.1.3 上传自己的数据，却无从下手

许多企业拥有大量监控影像，却缺乏有效工具将这些数据转化为可用的 AI 模型。即使想训练专属模型，也面临技术门槛高、流程复杂、隐私顾虑等挑战。

1.2 破题：AI GUARD 模型训练子系统

有鉴于此，我们推出 AI GUARD 模型训练子系统，专为解决上述痛点而生。

1.2.1 一句话卖点：让设备学习你，而不是你迁就设备

AI GUARD 模型训练子系统的核心精神，就是让监控设备能够学习你的专属需求，打造真正贴合场景的智能警报模型。无须专业 AI 知识，普通操作电脑人士都能轻松上手。

1.2.2 三大程序的角色分工

系统由三个核心程序组成，各司其职，协同运作：

1.2.2.1 AGMT Cloud —— 云端指挥部

AGMT Cloud 是整个训练流程的中枢，负责专案管理、数据集建立、标注任务分配与训练任务调度。它提供直观的网页介面，让用户随时随地管理训练专案。

1.2.2.2 AGMT Edge —— 现场算力引擎

AGMT Edge 部署于区域网路内的 GPU 节点，负责实际的模型训练工作。所有训练数据与模型都留在现场，确保隐私不离场，同时减轻云端负担。

1.2.2.3 AiGuardCloudApp —— 一键上线的收发站

AiGuardCloudApp 是连接云端与边缘的桥梁，提供一键上传数据、下载模型、部署更新等功能，让模型上线变得轻而易举。

二、功能全景｜从一张图到一个自订模型

AI GUARD 模型训练子系统提供完整的工作流程，让用户从收集数据到部署模型一气呵成。

2.1 数据收集：资产就是训练的本钱

2.1.1 图片与影像上载，多租户隔离

用户可透过 AiGuardCloudApp 轻松上传图片或影像档案。系统支援多租户隔离，确保不同用户的数据彼此独立，安全无虞。

2.1.2 影像自动抽帧，一秒变样本

针对影片档案，系统提供自动抽帧功能，可设定间隔秒数，快速将影片转换为大量训练样本，大幅节省手动截图时间。

2.1.3 一张图多用途：同一资产可入多个资料集

同一张图片可以同时被多个资料集引用，无需重复上传，提升数据利用效率。

2.2 标注：画框，就是教学

2.2.1 浏览器画框，零安装、零代码

标注过程完全在浏览器中进行，无需安装任何软体，也不需要撰写程式码。用户只需在图片上画出边界框，并选择对应的类别，即可完成标注。

2.2.2 每框独立存档，不同任务各自一套标注

每个标注框都会独立储存，不同训练任务可以各自拥有一套标注资料，互不干扰。

2.2.3 快照机制：冻结样本，训练可重现

系统提供快照机制，可将当前的数据集状态冻结，确保每次训练使用的样本一致，训练结果可重现。

2.3 训练：算力留在现场，隐私不离场

2.3.1 区域网 GPU 节点，主动出击

AGMT Edge 部署于区域网路内的 GPU 节点，训练过程完全在现场进行，数据无需上传云端，隐私得到充分保障。

2.3.2 三条代号线，速度与精准任选

系统提供三种训练代号线，满足不同场景对速度与精准度的需求：

2.3.2.1 AG5 系列：经典稳健

AG5 系列是经过验证的经典演算法，平衡速度与准确性，适合大多数通用场景。

（其他代号线请依实际情况补充，但需符合安全条款）

结语

AI GUARD 模型训练子系统让安防监控不再受限于通用模型的框架。透过边缘运算与直观的操作介面，任何人都能轻松训练专属的 CCTV 图形辨识模型，实现定制警报。无论是工厂、零售还是办公大楼，都能拥有真正贴合需求的智能监控解决方案。隐私不离场，算力留在现场，就是我们对客户的承诺。