Q1: 什麼是影像辨識？
A: 影像辨識（Image Recognition）是利用人工智慧與電腦視覺技術，分析圖片或影像內容，並識別其中的物體、人物、文字或特定特徵的技術。它通常結合機器學習、深度學習與影像處理演算法來實現。
Q2：車牌辨識的原理是什麼？
A：車牌辨識（ALPR/ANPR）先透過攝影機捕捉車輛影像，再經影像處理定位車牌位置，接著使用字元切割與光學字元辨識（OCR）技術讀取車牌號碼，最後與資料庫比對或存檔。
Q3：影像辨識系統如何克服夜間或惡劣天氣？
A：高品質攝影機搭配紅外線補光與 AI 演算法優化，可在低光、雨霧等條件下保持高準確度，但仍需正確安裝與維護。
Q4：影像辨識常用在哪些領域？
A：鼎高影像辨識技術目前包括智慧停車（車牌辨識、車位導引）、交通管理（闖紅燈取締、科技執法）、工廠與倉儲安全（人員/物品偵測、電子圍籬、煙火偵測）、醫療影像分析(病理分析、跌倒偵測)、零售客流分析、金融防詐騙(口罩安全帽偵測、手機通話偵測)等。
Q5：車牌辨識系統可以整合收費與門禁嗎？
A：可以，透過與門禁管理系統、支付平台、門禁控制器串接，可實現自動開閘與無現金支付（line pay, 街口、悠遊卡等），鼎高為多家大型連鎖停車業者設備商，收費設備品質穩定有保證，也整合如Tyco等國際型門禁系統平台。
Q6：影像辨識是怎麼訓練的？
A：影像辨識的訓練過程主要分為以下幾步：
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1.資料收集（Data Collection）
收集大量與應用場景相關的圖片或影片（約數千張照片），例如車牌辨識就需要不同地區、不同字體、白天夜間、各種天氣條件下的車牌影像。 -
2.資料標註（Data Annotation）
人工或半自動將影像中的目標位置與類別標註出來，例如框出車牌範圍並標上正確的車牌號碼。 -
3.資料前處理（Data Preprocessing）
包括影像尺寸統一、亮度與對比度調整、資料增強（如旋轉、裁切、模糊），讓模型學會適應各種變化。 -
4.模型選擇與訓練（Model Training）
選擇合適的深度學習架構（如 CNN、YOLO、ResNet、Transformer 等），將標註好的影像資料輸入模型，透過反向傳播（Backpropagation）與梯度下降（Gradient Descent）反覆調整權重。 -
5.驗證與測試（Validation & Testing）
使用與訓練資料不同的驗證集與測試集，檢查模型在未看過的影像上的準確率、召回率等表現，避免過度擬合。 -
6.部署與持續學習（Deployment & Continuous Learning）
將訓練完成的模型部署到實際系統（如邊緣運算設備），並持續收集新影像進行再訓練，確保在新情況下仍保持高準確度。
Q7：影像辨識需要什麼硬體？
A：常見包含高解析度攝影機（如 2MP、5MP、8MP）、紅外線補光燈、邊緣運算裝置（AI Box、GPU 伺服器）與網路連線設備。特殊情況下會加裝防水、防震外殼。
Q8：有沒有不侵犯隱私的影像辨識？
A：有。鼎高影像辨識系統可透過以下方式，在保留功能的同時降低或避免侵犯隱私：
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1.去識別化處理（De-identification）
在儲存或顯示影像前，自動模糊或遮蔽人臉、車牌等敏感資訊，只保留辨識結果（如統計數字或事件標籤）。 -
2.即時分析、不儲存原始影像
在邊緣設備上即時完成辨識與判斷，只輸出結果，不將原始畫面上傳或保存，減少外洩風險。 -
3.僅儲存必要資訊
像智慧停車管理系統可只保存車牌號碼與進出時間，而不保存全畫面。
Q9：什麼是 Edge AI？
A：Edge AI（邊緣人工智慧）是指在資料產生的設備或邊緣裝置上直接進行人工智慧推論與決策，而非依賴雲端伺服器。這種技術能夠在本地即時處理資料，減少延遲、節省頻寬並提升隱私安全性。透過在感測器、手機、穿戴式裝置等邊緣設備上部署 AI 模型，Edge AI 能夠快速回應環境變化，並在不需連網的情況下執行智慧功能，成為物聯網與智慧應用的重要基礎。
Q10：Edge AI 與傳統 AI 有何不同？
A：傳統 AI 多依賴雲端運算，需將資料傳送至遠端伺服器進行分析與推論，這可能導致延遲、頻寬消耗及隱私風險。而 Edge AI 則在本地裝置上處理資料，能即時反應、離線運作，並減少資料外洩風險。此外，Edge AI 更適合部署在資源受限的環境中，透過輕量化模型與高效能硬體，實現低功耗、高效率的智慧應用。
Q11：Edge AI 如何保護使用者隱私？
A：Edge AI 在本地處理資料，不需將個人資訊上傳至雲端，降低資料外洩風險。這種架構符合 GDPR、HIPAA 等隱私法規，特別適合醫療、金融與個人裝置等對隱私要求高的應用場景。
