美國俄亥俄州一家區域大眾運輸機構，希望提升車站、轉運中心與公車的安全監控能力，更即時掌握關注名單人員出現在運輸網路中的情況。
該機構導入 FaceMe® Security，在既有監控架構上增加即時人臉辨識與關注名單偵測功能。當系統偵測到符合名單的對象時，可即時通知安全人員；並透過與既有影像管理系統（VMS）Genetec Security Center 的整合，將人臉辨識警示直接納入原有的安全作業流程，充分運用既有攝影機與監控基礎架構。
針對大眾運輸從業人員的攻擊事件，已成為美國日益受到關注的安全議題。根據美國聯邦運輸管理局的重大攻擊統計，相關案件由 2014 年的 200 起增加至 2024 年的 675 起，十年間成長 237.5%。¹ 公車駕駛承受的風險尤其高：美國與加拿大的大眾運輸從業人員攻擊事件中，有 63% 發生在公車駕駛身上；而在研究者追蹤的全球案例中，美國就占超過三分之一。²
對大眾運輸機構而言，安全風險並不侷限於單一建築內。關注名單人員可能出現在車站入口、轉運中心、月台，甚至進入車輛。當安全團隊需要同時監控大量攝影機時，僅依靠人工持續監看，很難即時從眾多影像中辨識特定對象、掌握其所在位置並及時採取行動。
因此，該機構需要一套能夠：
• 即時偵測出現在車站、轉運中心及車輛中的關注名單人員。
• 由集中式安全中心統一掌握不同場域的警示。
• 偵測到符合對象時，立即通知安全人員與車輛駕駛。
• 將人臉辨識從固定式基礎架構延伸到車載環境。
• 可擴充至數百支攝影機，同時不增加額外的營運負擔。
FaceMe Security 可持續分析車站出入口、月台與車載攝影機的即時影像，並與機構建立的關注名單進行人臉搜尋。當偵測到符合對象時，系統可立即產生包含人員影像、時間與攝影機位置等資訊的警示，協助安全人員快速掌握狀況並採取行動。
這些警示會直接匯入安全團隊熟悉的 Genetec Security Center VMS 操作環境，不需要另外切換不同監控平台。針對車載環境，FaceMe Security 可透過 AXIS Camera Application Platform（ACAP），直接於支援的 Axis 攝影機上進行邊緣運算，將關注名單偵測從車站延伸至車輛端，無需增加新的基礎架構，也不必依賴網路連線。
由於此系統可直接搭配既有攝影機，當運輸網路持續擴張時，機構能將關注名單偵測延伸到更多車站、轉運中心或車輛，而不需要每次都重新設計安全作業流程。
FaceMe Security 不會取代負責監看整體運輸網路的安全團隊，也不會替團隊做出處置決策，而是同時為所有已連接攝影機增加一層即時風險感知能力。當少數安全人員必須同時監控數十個車站與車輛時，這項能力尤其重要。即使整個運輸網路超過 400 支攝影機，也能維持即時辨識速度，在所有影像來源上同步執行，而不會因攝影機數量擴大而明顯增加延遲。
與其依賴營運人員憑記憶辨識特定人臉，或在事件發生後才回看影像，FaceMe Security 能協助安全團隊更早辨識關注名單中的人員，爭取更多應變時間。
在大眾運輸網路中使用人臉辨識，需要明確的政策與監督機制，因為哪些人被列入關注名單、哪些車站受到監控，以及警示如何處理，都會影響整個系統中的乘客與員工。
FaceMe Security 提供角色權限控管與活動紀錄等功能，協助機構依自身安全與資料治理政策管理系統使用方式。該機構仍需自行決定：
• 哪些人可以被加入關注名單，以及加入原因。
• 關注名單紀錄與警示應保留多久。
• 哪些人可以存取人臉資料與警示。
• 現場如何確認比對結果並採取後續行動。
大眾對此類監控的接受程度，取決於實際使用方式。FaceMe Security 在設計上支援較保守的隱私部署：針對隱私需求，未符合名單的人臉資料可依設定的保存政策進行匿名化；隱私區域功能則可遮蔽攝影機畫面中不需要分析的範圍，將影像分析集中於實際需要安全管理的區域。
由於 FaceMe Security 運行於機構自身的安全基礎架構中，並與現有 Genetec Security Center 整合，而非透過外部雲端服務，因此機構能依既有的資安與資料治理政策管理相關資料。
FaceMe Security 讓該機構能利用既有攝影機與 VMS 平台，在已知威脅升高為實際事件之前，就於整體運輸網路中加以辨識。
• 即時偵測出現在車站、轉運中心或車輛中的關注名單人員。
• 偵測到符合對象時，安全人員與車輛駕駛可立即收到警示。
• 人臉辨識能力可從車站延伸至車載環境。
• 隨著運輸網路擴大，系統可擴充至數百支攝影機。
無論運輸網路僅涵蓋少數車站，或擴展至全市車隊，FaceMe Security 都能協助機構進一步發揮既有監控基礎架構的價值，同時提升乘客與員工的安全。
¹ Federal Transit Administration, National Transit Database, major transit worker assault data, FY2014 to FY2024 (2025 update).
² Mineta Transportation Institute, “A National-Level Hazard: Growing Assaults on Transit Staff” (May 2026).
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