拜近年人工智慧相關應用的突飛猛進，監控產業於此塊的應用也受益匪淺。人工智慧、或是AI運算對於監控的最大幫助，就是能實現更精準的影像辨識，以及「行為偵測」。
監控產業歷經數十年的演進，存在目的已從「安防」衍伸出更多進階應用，比如門禁管制、零售管理、停車場營運、廠房管理及醫療應用等，協助垂直產業打造更順暢而有效率的運營模式。
然而，也由於大多數的監控業者長年專注於「監控」本務，在垂直場域的應用上常需要疊床架屋，東拼西湊來自不同業者的解決方案，才能達成業主需求。比如某停車場打算實作自動化車牌辨識收費，可能會需要由攝影機、周邊作動盒、電腦主機、或是 AI 視訊盒等等的裝置組合而成。這些裝置往往不是來自同一家廠商，所以很容易疊高各種成本，整合跟測試不易、疑難排解不知道要找誰或曠日費時，更甭提若有 RMA 返修需求時，會造成必須停止運營或其它無法預期的災難了。
在尚未導入 AI 運算之前，監控系統至多只能用像素的差異來判斷畫面中是否有異物入侵、停留或消失，無法精確的得知是什麼物件。一隻狗闖入了禁區跟一個塑膠袋飛入了畫面，很容易就會造成誤判，浪費一連串的資源及警報處理。但是有了 AI 運算，我們可以精準的辨識出物件類型，不管是人臉辨人、車型辨車、車牌辨號，幾乎只要是經過深度學習訓練的物件，就能夠進行辨識。
把 AI 裝在前端攝影機，實現更簡潔俐落的監控框架
若能再進一步由前端 AI 攝影機來負擔大部份的 AI 運算工作，那麼整體的硬體佈局也會更更簡潔。試想：不管是路口的智能桿、廠房裡的機房、或是生產設備運作的環境，真的還有空間進行額外的佈線或主機配置嗎？要佈署 AI 監控環境，如果只需要把舊的監視器從網路線上拔下來、換上新的 AI 攝影機，不是很簡單乾脆嗎？於是，前端 AI 攝影機就理所當然了成為了 AI 監控市場的主流。
前端 AI 攝影機能進行以下工作：
一、直接在攝影機上進行 AI 影像辨識，比如辨識廠區員工車牌
二、直接在攝影機上進行事件管理及行為偵測，比如若發現車牌未經允許就外出，就記錄事件。
三、直接從攝影機連動周邊終端設備，比如若發現車牌位於白名單，便開啟停車場匣門開放入內。
以上三件事，以往可能會需要複雜的佈線及主機配置才能完成，現在只要一台 AI 攝影機就能搞定。
行為偵測是 AI 影像辨識的真正魔術
只能辨識出是什麼物件並不夠，還要能知道「什麼事情正在發生」。比如偵測到某台車輛進入了廠區，是否可以知道它停對了位置，或是違規停在草皮上。不管是辨識何種物件，都應具備以下幾種行為偵測模式：
- 禁區偵測：指定的物件進入禁區後，觸發事件 (比如動物誤闖軌道)
- 禁區限時 : 指定的物件進入禁區並停留指定之時間後，觸發事件 (同上)
- 警戒線偵測 : 指定物件通過警戒線時，觸發事件 (同上)
- 遺失物偵測 : 指定物件於畫面消失時並達指定之時間後，觸發事件 (比如交誼廳設備被拿走)
- 遺失/遺留物 : 當畫面中出現遺失物或遺留物且達指定之時間後，觸發事件 (比如大廳被放置不明物品)
- 防破壞偵測 : 攝影機畫面遭受異物遮蔽時，觸發事件 (比如被氣球擋住)
- 同物種同時存在偵測 : 支援偵測辨識區中一種以上指定物件，若同時具備時，觸發事件 (比如是否有同時穿戴安全帽背心)