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CyberTech

防犯カメラシステムを人工知能でアップグレード

GOVI Camera

GOVI Cameraは既存のカメラに「知能」を加え、地区の警察が受け身から能動的なAI監視へ移行できるよう支援します。カメラとNVRはそのまま使い、現場で映像を処理するエッジAI「AIBOX」を追加します。

AIカメラ & コンピュータビジョン
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GOVI Camera

概要

Traditional cameras mainly record and require officers to watch manually, so detecting incidents, handling situations and tracing subjects takes a long time. The AI can detect events, track subjects, read license plates and raise alerts in real time.

With an Edge AI – Server architecture, alerts can be processed right at the AIBOX with an on-site alert time of ≤ 2 seconds and shown on the duty system within about ≤ 5 seconds.

主な機能

  • 火災・爆発の検知

    火災や爆発の兆候を自動検知し、高優先度のアラートを発します。

  • 群衆検知

    監視エリア内の人を検出・カウントし、設定した閾値を超えるとアラートを出します。

  • 立入禁止区域への侵入検知

    保護区域を設定し、侵入を即座に通知します。

  • 異常行動の検知

    監視エリア内の徘徊、接近、不審な行動を認識します。

  • ナンバープレート認識（ALPR）

    ナンバーを自動認識し、監視リストと照合します。

  • カメラ横断トラッキング

    カメラをまたいで対象を追跡し、人や車両の移動経路を再現します。

  • デジタルカメラマップ

    カメラを地図上で管理し、ライブ映像を開き、イベントの発生場所を特定します。

  • リアルタイムアラート

    イベントを標準化し、当番チームのシステムへリアルタイムで通知します。

  • ベトナム語AIアシスタント

    自然言語のQ&Aで情報を取得し、システムを操作できます。

Technology architecture

  1. Camera: uses the existing camera infrastructure, 100% retained
  2. Edge AI AIBOX: on-site AI processing — object detection, tracking, plate recognition
  3. Central server: receives condensed metadata and manages monitoring, alerts and reports

The edge-first model cuts the data sent to the center and optimizes bandwidth; the scale-out architecture grows by replicating AIBOX clusters; the event-driven model pushes events in real time; Security by Design brings encryption and permissions into the architecture.

Infographic GOVI Camera: AIBOX Edge AI, kiến trúc 3 lớp, 9 tính năng, lộ trình
GOVI Camera infographic: Edge AI AIBOX, 3-layer architecture, 9 features, roadmap

No change to camera infrastructure

Localities do not need to dismantle or re-invest in the whole system; GOVI Camera adds only the AI layers needed, reducing initial cost, limiting disruption and allowing rollout area by area and cluster by cluster.

情報セキュリティ

Intended to be deployed in line with Level 2 information-security requirements, with:

  • Network segmentation
  • データ暗号化
  • Authentication and authorization
  • Operation logging
  • Readiness to connect to national databases per the deployment direction

Where it applies

  • Police and People’s Committee offices
  • Markets and residential areas
  • School gates
  • Key intersections
  • Public areas
  • Areas that require monitoring and subject tracing

Scalability

A linear scaling model: start with a 10–20 camera pilot, grow to 40–60 cameras and continue to 100+ cameras by replicating AIBOX clusters, without changing the whole architecture.

Rollout roadmap

  1. Phase 1 – Preparation and survey: survey the infrastructure and camera signal extraction, and design the rollout plan
  2. Phase 2 – MVP pilot: 1–2 AIBOX clusters with about 10–20 cameras to validate real operation
  3. Phase 3 – Advanced additions: full AI capabilities, digital camera map and AI assistant
  4. Phase 4 – Whole ward/commune expansion: replicate AIBOX clusters along the roadmap

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