人流與人口特徵分析系統 | 模組化提案報告書

我們希望透過本提案，協助您打造一套即時且靈活的人流與人口特徵分析系統。

此系統可隨時監控現場人潮，並同步提供年齡、性別等結構資訊，讓您在空間配置、營運策略或行銷調整上更有根據。

系統適用於商場、門市、展館、公共空間或智慧城市等各種場域。若遇隱私或法規疑慮（如個資保護、地區合規問題），也能透過去識別化與客製化設定，符合各類法規需求。此系統亦可根據預算與場域條件，客製部署模式（本地端、邊緣裝置或內網環境），並在後續升級時以模組化方式減少重複開發或「被綁住」的風險。

補充說明： 為強化此專案在各種實際應用的落地可行性，我們將依需求考量環境光線、鏡頭位置、隱私條件與網路基礎設施等面向，並在開發早期進行小範圍的試點，以確保系統在正式部署前就能獲得實務驗證與調整。

1. 專案背景與目標​

• 精準配置空間 透過高峰時段與人潮分布分析，有效進行人員調度與動線規劃。

• 提升營運效率 依年齡、性別等結構數據，制定更貼合目標族群的促銷或服務策略。

• 落實隱私保護 支援去識別化與客製化隱私設定，減少個資外流風險。

• 多場域彈性佈署 若您已有影像設備或正評估增設攝影機，可因地制宜地選配功能。

• 合規與可擴充 因應各地區法規（GDPR 等）或大規模多攝影機整合，系統可模組化調整。

補充說明： 為了讓決策單位與現場管理者更快速掌握變化，我們也可透過實時通知或圖表介面，協助即時因應人潮波動，確保營運決策與空間配置能有最及時的參考依據。

2. 模組與功能明細​

為因應客製化需求，本系統採用「模組化」設計。以下列出核心模組與其工時參考，方便您根據預算與階段計畫，彈性選擇所需工項。若您預算有限，也能只挑選所需的關鍵功能模組進行最小可行性方案（MVP）或概念驗證（POC），後續再逐步擴充。

2.1 模型工項​

📌 常見場域挑戰與應對策略：高角度攝影機視角​

若系統部署於天花板或高處，採用俯視或近垂直視角進行拍攝，將帶來以下技術影響，建議於規劃階段一併考量：

1. 人臉特徵受限，屬性預測模組（年齡／性別）準確度大幅下降 由於俯視視角下多數臉部特徵（如眼睛、鼻口輪廓）難以辨識，將影響人臉偵測與後續屬性推論。建議此類場域可選擇停用相關模組，或改用身體輪廓推估方式（準確率相對較低）。

2. 行人偵測與追蹤準確度受人物形變影響 高角度拍攝會導致人物比例變形（頭部比例放大），可能影響邊框標定與 ID 穩定性。此情況下建議使用針對俯視視角優化之偵測模型，並改採足點（footpoint）為追蹤基準，以提升熱點分析的空間精度。

3. 多鏡頭併檔與跨區追蹤難度增加 俯視視角攝影機之間重疊區域較少，難以進行有效的跨鏡頭 ID 對應與合併。若部署多攝影機建議將畫面切分為單元區塊，獨立統計再合併輸出，或引入環境標記（如室內地圖）輔助整合。

補充說明： 高角度攝影機部署若與其他角度攝影機搭配，可透過不同視角的融合與場景參考點同步校正，藉此提升整體覆蓋率與偵測準確度。若您場域規模較大，我們建議在規劃初期即定義好各鏡頭區域重疊與邊界，以避免後續合併策略過於複雜。

2.2 後端工項​

補充說明： 由於後端工項範疇廣、可延伸空間大，實際執行時需根據企業現有系統架構（如既有的 Database、API Gateway 等）做彈性銜接。若您已有成熟的內部系統，我們會盡量減少重複建置，優先考慮整合現有環境。

📌 模組整合與彈性擴充建議​

為兼顧系統彈性與效能穩定性，我們建議後端模組採「微服務 + 非同步處理 + 快取優化」三層架構設計：

• 微服務化 API 架構：各模組可獨立部署與維運，支援後續場域擴充與模組熱更新。
• 非同步佇列處理：針對大量推論、跨場域資料彙整，建議使用 Celery 任務隊列，避免主系統阻塞。
• 即時快取策略：常查詢的統計資訊將透過 Redis 建立熱區快取，提升回應速度並減少資料庫負載。

此架構亦支援 Docker 化佈署與 CI/CD 流程，方便企業內部上雲或私有部署需求。

補充說明： 若未來擴大到多國、多資料中心或高併發場景，後端的彈性擴充能力至關重要。我們可根據預測人流量或跨時區需求，提前設計水平擴充（horizontal scaling）機制，包含自動化部署腳本與負載平衡設定，確保系統在高流量衝擊時依然穩定。

2.3 前端工項​

補充說明： 前端介面除了提供視覺化儀表板，也可因應各部門角色差異，設定不同權限下可視或可操作的項目。若您已有內部 BI 平台，可僅需開放部分 API 串接與報表匯出功能，以降低重複建置的成本。

📌 前端模組配置建議與使用情境說明​

前端模組設計以「彈性開關」、「角色分層」、「高互動性」為核心原則，讓不同部門可依需求調整視覺化介面與功能模組，常見使用情境如下：

1. 營運與策略單位

   • 建議開啟模組：流量趨勢視覺化、人口結構圖表、高峰時段標註、報表匯出
   • 使用目的：觀測來客變化、評估行銷效果、產出營運週報或月報

2. 現場管理人員

   • 建議開啟模組：儀表板設計、即時警示機制、多鏡頭畫面切換
   • 使用目的：即時掌握人流是否超標、快速檢視場域分布與即時畫面

3. 資訊部門或內部系統整合者

   • 建議開啟模組：API 串接、登入與角色權限管理、使用者行為追蹤（可選）
   • 使用目的：整合內部帳號權限、串接既有系統或進行資料流量監控

4. 跨部門管理與高階主管

   • 建議開啟模組：自訂儀表板模組（可選），依照關注重點組合出專屬畫面
   • 使用目的：不干擾其他部門設定前提下，自由打造個人視覺化總覽

補充說明： 若部分使用者僅需要關鍵數據（如每天的人流總量或特定時段增減），前端可提供最簡化的「Quick View」模式，快速輸出圖表或數值；而對於深度分析需求，則透過完整儀表板進行多維度篩選與探勘。

2.4 邊緣部署工項​

補充說明： 邊緣設備的選擇與部署往往受限於現場電力與網路環境，也需同時考量硬體成本。若頻寬受限，建議在邊緣即完成基礎推論，回傳僅有用的統計結果，減少影像傳輸量；若電力或空間不是問題，可考慮安裝較高階的 GPU 伺服器以獲得更高的推論效能與多路鏡頭支援。

📌 邊緣部署策略建議：單點部署 vs 多節點規模化導入​

本系統支援多樣化的邊緣部署策略，可依照場域規模、網路狀況與運維條件進行彈性調整。以下提供兩種常見情境的模組選配建議：

✅ 情境一：單點部署，強調穩定與自動復原​

適用於：中小型門市、獨立櫃點、臨時展區等

• 建議開啟模組：
  • 硬體評估與選型
  • 模型轉換與加速
  • 本地暫存與補傳機制
  • Watchdog 自動重啟
  • 帶寬與畫面優化
• 部署重點：
  • 強化離線容忍度
  • 降低人力維運負擔
  • 具備自動復原與網路補償能力

✅ 情境二：多節點部署，需集中管控與遠端維運​

適用於：連鎖門市、大型展館、多地點商場、智慧建築等

• 建議開啟模組：
  • 遠端管理與監控
  • 批次更新與回報
  • 邊緣設備儀表板
  • 區域佈署調度（選配）
  • 設備環境診斷（選配）
• 部署重點：
  • 中央化控管與 OTA 更新
  • 多節點狀態即時掌握
  • 降低實地巡檢與部署失誤風險

補充說明： 不論單點或多節點，若預期人流數據需要跨部門或跨系統進行整合，建議從初期就規劃好資料同步方式（如 API 或訊息佇列），並預留機制以便後續快速擴充。

2.5 開發流程建議​

本系統建議採「漸進式導入 + 敏捷開發」，以降低一次性投入風險。

開發過程將以模組為單位，分三階段導入，每階段皆產出具體可驗收之 MVP 功能，可依預算與時程進行彈性調整或拆分模組。

• 階段一｜核心模型建置

  • 主要內容：完成基礎模型與資料流管線建構，建立後端 API 框架
  • 對應模組（節）：行人偵測、追蹤、年齡性別預測（2.1）、CLI、API 架構、資料儲存（2.2）
  • 可交付成果：
    • CLI 測試腳本
    • API 介接文件
    • 影像送入 → 結構化資料匯出流程
  • 工期預估：約 30 天

• 階段二｜視覺化與統計模組建置

  • 主要內容：製作前端初版儀表板與圖表介面，搭配排程與資料整併
  • 對應模組（節）：流量趨勢圖表、人口結構圖表（2.3）、排程與統計模組、多場域合併（2.2）
  • 可交付成果：
    • 前端畫面原型
    • 報表範本
    • 自動排程與每日統計資料
  • 工期預估：約 24 天

• 階段三｜整合部署與邊緣模組實測

  • 主要內容：建立權限系統、前後端整合與 Docker 化，並進行邊緣設備現場測試與優化
  • 對應模組（節）：權限管理、警示機制、Docker（2.2 ～ 2.3）、邊緣選型與管理模組（2.4）
  • 可交付成果：
    • 可上線版本
    • 邊緣設備連線測試紀錄
    • 多鏡頭併檔測試報告
  • 工期預估：約 42 天

• 各階段皆可獨立執行驗收與交付，適合以週為單位規劃衝刺（Sprint）。
• 若初期僅需驗證模型與資料流程，可僅執行階段一作為 POC（Proof of Concept）。
• 開發可依實際人力資源調整為前後端併行開發（如 API 初版完成後同步進行前端串接）。
• 階段三若需投入更多隱私與法規測試，也可延長測試時間，以確保正式上線後的合規性與穩定度。

3. 方案與功能說明​

為因應不同場域、預算與發展階段的需求，我們規劃了四種可彈性搭配的解決方案，並透過「核心功能模組」的組合方式，讓您能隨時擴充或升級。

3.1 方案概覽​

下表提供從初期概念驗證（POC）到完整系統建置的整體方案，並列出授權與買斷模式的參考費用（實際依功能與場域而定）：

授權模式：僅提供系統使用權，原始碼與著作權由本團隊持有；若需後續升級或維運，可另議服務方案。

買斷模式：可獲取完整原始碼與著作權，後續可自行開發與維護；如需技術支援亦可簽訂維運合約。

補充說明： 若您以 POC 起步，經實測後確定成效良好，後續可彈性升級到 L1 / L2 / L3，不會產生重複或浪費的開發成本。我們採用模組化的程式架構，能無縫整合先前 POC 結果，讓專案開發效率與成果延續最大化。

3.2 模組功能比較​

以下比較各版本的核心功能模組，方便您依實際需求彈性選擇或日後升級：

1. 模型與偵測能力

   模組項目	精簡版	Level 1	Level 2	Level 3
   🎯 人流偵測模型	✅（固定模型）	✅（可調版本）	✅	✅
   🔁 多人追蹤模組	❌	✅	✅	✅
   🧠 年齡／性別預測模型	✅（預設模型）	✅（可升級）	✅	✅
   ⚙️ 模型參數設定（信心門檻、IOU 等）	❌	✅	✅	✅
   🔄 模型升級／替換（ONNX / PyTorch）	❌	✅	✅	✅

2. 系統模組與部署彈性

   模組項目	精簡版	Level 1	Level 2	Level 3
   📦 CLI 操作介面	✅	✅	✅	✅
   💾 資料儲存（CSV / SQLite）	✅（CSV）	✅（SQLite）	✅	✅
   🔁 自動排程與每日輸出	❌	✅	✅	✅
   🐳 Docker 打包部署	❌	☑️ 可選	☑️ 可選	✅
   🧱 邊緣部署模組（Jetson / Coral）	❌	☑️ 可選	☑️ 可選	☑️ 可選

3. 可視化與後台模組

   模組項目	精簡版	Level 1	Level 2	Level 3
   🧪 資料彙整與每日統計	❌	✅	✅	✅
   📊 簡易報表介面（Streamlit）	❌	❌	✅	❌
   🧱 前端儀表板（React）	❌	❌	❌	✅
   🔐 登入與權限管理	❌	❌	❌	✅
   🛠 API 查詢介面（FastAPI）	❌	❌	❌	✅

• 精簡版（POC）：著重快速測試，無法擴充，不含多人追蹤與模型參數調整。
• Level 1：可正式上線、支援排程與模組化擴充。
• Level 2：增強可視化報表功能，內部簡報與策略分析更直觀。
• Level 3：完整架構，多部門協作與對外整合串接。

補充說明： 您可根據實際預算與部門需求，直接由 L1 / L2 起步，無須先經過 POC 段落。若企業已具備成熟的後台與前端團隊，可將重心放在模型與部署層面。

4. 資料隱私與法規合規​

本系統於設計之初即考量各類場域的隱私與法規風險，並提供彈性設定、最小資料化處理策略與完整操作留痕機制，協助您在合法範圍內安全運用。

4.1 個資與隱私保護​

• 系統遵循 GDPR、個資法等法規精神，預設不儲存完整人臉影像。
• 可啟用「去識別化」模式，輸出僅包含人數、年齡區間等統計結果。
• 可依客戶需求，設定遮蔽區域（如櫃檯、人員休息區）與可偵測區域。
• 支援資料最小化設計，可關閉人臉模組或替換為低精度輪廓模型。

4.2 資料責任分界​

• 提供導入前資料保護影響評估（DPIA）或合作方資料處理協議（DPA）模板。
• 明確定義資料責任邊界：原始影像保留由客戶自行控管，本團隊僅處理匿名化推論輸出。
• 系統內建帳號分層設計：管理員可存取設備與系統設定，分析人員僅讀取統計數據。

4.3 安全性與稽核​

• 支援 HTTPS / TLS 安全通訊、JWT 權限驗證與操作日誌完整留存。
• 可針對年齡區間等敏感數據進行 token 化或雜湊處理。
• 所有存取與修改行為皆紀錄於系統日誌，並可匯出備存。
• 若有需要，亦可提供模型版本簽章與 hash 存證，用於未來報告或佐證。

4.4 風險防控機制​

• 提供「資料保留期」自定義模組，可自動定期清除歷史資料。
• 可搭配「區塊鏈記錄模組」，建立不可竄改之推論與調用紀錄（適用政府或金融單位）。
• 支援第三方安控驗證（如 DNV、SGS）或客戶內部資安稽核對接需求。

補充說明： 在高隱私敏感度領域（如金融、醫療、政府單位），我們建議在專案初期就與法務及資安部門合作，明確界定資料範圍與儲存週期，並於技術層面落實「最小化」原則，降低未來合規衝擊。

5. 結語​

以上為人流與人口特徵分析系統的模組化提案報告書，內容針對不同導入階段與需求類型做了清晰劃分，也補充了隱私與法規合規的重要性。若您有更多特定功能需求（如 VIP 識別、行為分析、區域熱點圖等），我們亦能根據此模組架構進一步擴充，讓系統真正落地並創造最大效益。同時，也可彈性調整專案預算與合作模式，確保在資源有限的情況下，依舊能達成核心目標並預留後續升級空間。