LILIN AI 攝影機
獨立運作的
Edge AI 攝影機
偵測、辨識與事件處理皆在攝影機端完成運算，無需另接 NVR 或 AI Box，分析結果可直接送往後端系統。
LILIN Z7-AI [99.8%]
事件與行為偵測
事件 = 物件 + 行為
物件辨識與行為規則協同運作，將交通、周界與停留活動轉為可處置事件。實際功能依機型、韌體與分析授權而異。
後端整合 SDK
分析結果可透過標準介面送往後端系統：REST API、webhook 事件串流，以及 C# 與 Python SDK 套件。
C# SDK
Python SDK
Webhooks
lilin_ai_stream.py
import json
import websocket
def on_message(ws, message):
data = json.loads(message)
if data["event"] == "intrusion_detected":
print(f"Intrusion in zone {data['zone_id']}")
print(f"Object: {data['object_type']} | Score: {data['score']:.2f}")
ws = websocket.WebSocketApp(
"ws://camera-ip/api/v1/ai/events",
on_message=on_message
)
ws.run_forever()Z7、P6、V1 規格比較
三個系列都在攝影機端執行 AI 分析，差別在於可執行哪些 AI 模型，以及能否加裝更多模型。
| Z7 | P6 | V1 | |
|---|---|---|---|
| 適用情境 | 需要多種 AI 分析、車牌辨識或自訂 AI 模型的場域 | 周界防護，並需要人車密度統計 | 日常監控的周界防護 |
| AI 分析 | 可執行 AIDA 模型庫，例如 EDGELPR、EDGEFIRE、EDGESAFETY、EDGEFLOW，以及自訂模型 | EDGEFENCE 周界偵測與 EDGEDENSITY 人車密度統計 | EDGEFENCE 周界偵測 |
| 車牌辨識 | 支援，EDGELPR 可多車道辨識 | 不支援 | 不支援 |
| 加裝或更換 AI 模型 | 可以，含自訂模型 | 不可，出廠內建 | 不可，出廠內建 |
| 彩色影像最低照度 | 0.04 lux | 0.09 lux | 0.08 lux |
| 另接 AI 主機或 AI Box | 不需要 | 不需要 | 不需要 |
| NDAA 與 TAA | 列於利凌 NDAA 與 TAA 聲明書 | 列於利凌 NDAA 與 TAA 聲明書 | 列於利凌 NDAA 與 TAA 聲明書 |
解析度、鏡頭與外型依型號而異，完整機型請見各系列頁面。
選型常見問題
利凌哪一個 AI 攝影機系列支援車牌辨識？
Z7 系列。Z7 可執行 EDGELPR，在攝影機端辨識車牌並支援多車道。P6 與 V1 系列不含車牌辨識功能。出入口與停車場的車牌辨識需求，亦可參考利凌 LPR 車牌辨識攝影機。
P6 系列與 V1 系列有什麼差別？
兩者皆以 EDGEFENCE 偵測人員與車輛，提供周界防護。P6 另外內建 EDGEDENSITY，可統計指定區域內的人車數量，適合同時需要人流、車流或佔用率資料的場域；V1 則專注於日常監控的周界防護。
P6 或 V1 攝影機可以加裝更多 AI 模型嗎？
不行。P6 與 V1 出廠即內建 AI 模型。若需要火煙偵測、安全裝備偵測、車牌辨識等其他分析，或要執行自有模型，請選擇 Z7 系列。
這些攝影機需要另接 AI 主機或 AI Box 嗎？
不需要。影像辨識、行為偵測與事件觸發皆在攝影機內完成。事件可透過 HTTP POST 或軟體 SDK 傳送至後端系統，也可經由 DI/DO 直接連動周邊設備。
人或車在畫面中需要多大才能被辨識？
P6 與 V1 攝影機的被偵測物件（人或車）需在畫面中佔據至少 120 x 120 像素。另可設定最多 8 個冷區，將特定區域排除於偵測範圍外。
利凌 AI 攝影機符合 NDAA 嗎？
Z7、P6 與 V1 攝影機於台灣設計製造，並列於利凌 NDAA 與 TAA 聲明書。完整合規產品線請見 NDAA 與 TAA 頁面。
推薦機種
Z7R8182X3-P
4K 防破壞 AI 攝影機
Z7 系列 Premium 機種，涵蓋人車分析與計數，並支援自訂模型整合。
P6S5122X3-P
AI 車牌辨識攝影機
P6 系列主力機種，內建車牌辨識，適用於停車場與社區出入口。
V1 系列
Value AI 網路攝影機
V1 系列以易於入手的價格提供基礎 AI 功能，適用於住家、小型店面與日常監控。