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點丰提供從資料、模型到部署的完整服務，協助你把 AI 偵測真正落地到場域。我們以可量測 KPI 與可驗收交付物，確保專案進度可控、成果可追溯。

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三大服務，一次說清楚範圍與交付

1) 老人照護相關的 AI 訓練

跌倒、久躺、離床、徘徊等事件，做成可驗收、可維運的偵測能力。

2) 各場域動作/影像偵測 AI 訓練

安防、工廠、倉儲、校園、智慧建築等場域的事件告警與誤報抑制。

3) Edge Device 佈局與規劃

相機點位、算力評估、網路/資料流、部署流程與監控維運。

服務 1｜老人照護相關的 AI 訓練

針對長照/醫療場域的高風險事件

服務內容

• 需求與 KPI 定義（誤報/漏報、延遲、每日誤報負擔、驗收方式）

• 資料盤點（角度、夜間低光、遮擋、多人的差異）

• 標註策略與資料治理（事件定義、真偽回填、版本化）

• 模型訓練與調校（門檻、序列判讀、場域參數組）

• PoC 驗證與報告（可行性、風險、下一步量產建議）

交付物

• 事件定義與標註規範（含範例）

• KPI 表與驗收計畫

• 訓練/驗證報告（含誤報/漏報分析）

• 部署建議（角度、夜間方案、告警流程）

服務 2｜各場域動作/影像偵測 AI 訓練

把影像轉成可行動的告警

常見偵測項目

• 闖入 / 逗留 / 跨線 / 區域入侵

• 危險區靠近、夜間異常活動

• 人流異常、群聚、遺留物

交付物

• 規則配置表（場域版）

• 模型/推論套件或 SDK（依合作模式）

• 告警介接文件（API/Webhook）

• 上線與維運手冊（監控與回訓建議）

服務 3｜場域 Edge Device 的佈局與規劃

可部署、可擴張、可維運的架構設計

服務內容

• 相機點位規劃（高度/角度/覆蓋範圍/遮擋風險）

• Edge 規格與算力評估（FPS/延遲/並發相機數）

• 網路與資料流（事件上報、影片留存策略、權限與稽核）

• 部署流程（更新、版本控管、回滾）

• 監控與告警（設備健康、事件量異常）

交付物

• 點位圖/佈局建議（含風險與對策）

• 設備規格書（建議型號/最低規格）

• 架構圖（Camera → Edge → Event → Alert/Dashboard）

• 上線檢查清單（Go-live checklist）

合作流程

與主站的導入邏輯一致：先 KPI 再落地

1) 需求與 KPI

定義成功標準與驗收方式

2) 資料/場域盤點

確認角度、光照、限制與風險

3) MVD / 標註

最小可行資料集與規格

4) PoC 驗證

報告、指標、下一步建議

5) 量產與維運

部署、監控、回訓與版本控管

想先確認你們場域的可行性？

我們可以先用 30 分鐘把場域、KPI、資料條件與風險釐清，提供 PoC 建議與時程。

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