當公共道路佈滿自動辨識鏡頭，究竟誰在監控誰？
加拿大軟體工程師安東尼·西斯蒂利（Anthony Sistilli）日前利用 180 美元鏡頭與 AI 開發工具，打造出一套專門記錄警車行蹤的 ALPR 原型系統。這項概念驗證實驗引來安大略省皮爾區警察局（Peel Regional Police）警員親自登門關切，擔憂日常執勤規律外洩。
消費級鏡頭結合二階運算：低成本實踐警用車牌辨識
西斯蒂利在 YouTube 頻道公開系統運作細節，將其形容為專門反制美國 Flock Safety 監控網路的個人裝置，核心概念即是利用警方平日頻繁使用的技術，反向記錄執法車輛活動。
傳統自動車牌辨識技術（ALPR，Automated License Plate Recognition）會透過攝影鏡頭擷取路上每輛經過的車輛，藉由影像識別演算法提取車牌號碼，並同步寫入時間戳記與 GPS 經緯度資料。但西斯蒂利的裝置並非全盤盲目收錄，而是讓演算法優先過濾畫面，僅在確認目標符合警車特徵時，才啟動下一步的車牌辨識程序。
受限於約 180 美元的平價消費級鏡頭與運算效能，最初版本在同步處理 4K 解析度即時串流與車牌光學辨識時出現瓶頸。西斯蒂利藉助 AI 輔助編程工具降低解析度，改採二階段流水線架構：前置模型先偵測警車外觀，確認後才針對局部影像讀取車牌，大幅削減了後端負載。
這套自製原型目前辨識精準度仍相當有限。在長達一小時的實測中，鏡頭僅捕捉到兩張警用車輛影像，且車牌細節均模糊難辨，本質上仍屬於技術可行性驗證，尚未具備商用級的連續追蹤水準。
執法機關擔憂勤務軌跡曝光
即便技術成熟度有限，這項反向監控實驗依然觸動了執法單位的敏感神經。9 月 20 日，皮爾區警局兩名警員親自前往西斯蒂利家中訪查，雖然溝通過程保持禮貌，但警方明確表達了深層憂慮，質疑持續記錄警車動態可能遭有心人士惡意利用。
警方指出，若公務警車的出現時間與行經節點被長期彙整，不法分子將輕易推算警員的巡邏作息、反應空窗期甚至私人住處，可能對第一線執法人員的安全造成實質威脅。
西斯蒂利直言，警方的反彈恰好映照出民眾多年來對公共監控的深層疑慮。當相同技術用於監控一般百姓，民眾的日常出行、生活作息被完整記錄在庫，官方往往以治安為由淡化隱私疑慮；一旦鏡頭反向鎖定警車，執法機關便瞬間體會到行蹤被無差別定格的危機感。
西斯蒂利並未入侵官方資料庫，也沒有逆向破解專有設備，而是單純利用消費級硬體與開源 AI 工具完成開發。這起事件凸顯個人建構辨識系統的門檻大幅降低，當自動監控技術徹底普及於民間，現行法規如何定義公共空間記錄邊界，以及如何平衡治安與隱私，已成為難以迴避的制度考驗。
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