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系統支援不規則形狀的監測區域框選，使用者可以根據實際需求自由定義監測範圍，無論是複雜的幾何區域還是特定設備的局部區域，均能精準捕捉目標範圍內的溫度變化。
元件歸組分類
將相同類型的設備或元件進行自動分組，設定不同的溫度閾值。這些閾值會根據元件的類型、材質等因素進行動態調整，確保每個設備在其正常運行範圍內進行監控。
超解析度運算
本系統利用深度學習訓練紅外線影像資料庫，透過先進的影像處理演算法，對來自感測器的原始數據進行高效重建與優化。這一過程不僅能夠提升4倍影像的解析度與清晰度，還能更準確地還原熱源分佈與細節，生成高畫質的紅外線影像。
高溫監測區域
實現高效能的自動溫度監測，根據設備的絕對溫度與溫升速度進行雙重篩查，精確辨識可能的過熱風險。透過對溫度變化的即時監控，系統能夠在設備表面溫度達到預設臨界值，或溫度上升速度異常時，即時發出警報，確保不會錯過任何潛在的火災風險。
全方位完善資料庫
自動儲存數據建立全局溫度資料庫內儲存全區域像素溫度儲存、保留歷史溫度資料，系統依據新增、修改監測區域自動加載，歷史數據及影像，可回放超溫暫態數據及影像，進行事後重複計算及分析，溫度評估及預判 。
深度智慧分析
自動偵測元件邊緣及設置監測區域，當發生異常立即進行影像比對以辨識異常原因，有效硬體老化汰換評估。
盤體老化分析
透過系統的深度學習所建立的資料庫，自動偵測異常熱源，進行硬體老化汰換評估、 可快速分析辨識異常原因以及來源。
