監(jiān)控攝像頭畫面沒有人，人形檢測老是誤報的原因

監(jiān)控攝像頭畫面明明沒有人，但是人形檢測經(jīng)常誤報，不知道什么原因。想讓我們幫忙分析一下?？上У氖呛髞頉]有聯(lián)系到這位朋友，也就無法得知他所用的監(jiān)控設(shè)備的品牌和型號。所以，我們今天只能從理論上來做一個簡單的分析。

區(qū)分?jǐn)z像頭移動偵測和人形檢測。由于移動偵測和人形檢測是完全不同的兩種方式。移動偵測是攝像機(jī)通過對監(jiān)控畫面像素的變化而引發(fā)的告警；人形檢測全稱AI人形分析監(jiān)控。是由智能AI算法通過對畫面內(nèi)的圖像進(jìn)行識別分析而產(chǎn)生告警。移動偵測會由于小動物、光線變化、樹葉飄落等等引發(fā)誤報。而人形分析監(jiān)控只針對進(jìn)入畫面的人員或人員的特定動作而產(chǎn)生告警，不會因光線變化、動物等引發(fā)誤報。

其次，人形分析監(jiān)控誤報和其后臺的AI智能算法有很大的關(guān)系。算法是否合理對人形分析監(jiān)控的準(zhǔn)確性有非常大的關(guān)系。當(dāng)然，算法是會不斷的更新迭代的，通過對每次誤報情況的分析不斷的改進(jìn)算法，人形分析監(jiān)控會越來越準(zhǔn)確。成都萬全電子的AI智能人形分析監(jiān)控系統(tǒng)的算法經(jīng)過上萬家用戶，幾十萬次的修正，極大的提高了告警準(zhǔn)確率。對于服裝店模特、人員在玻璃上的倒影等情況，不會引起誤報。同時，經(jīng)過了多次的算法升級，對人員的一些特定動作也有較高的識別準(zhǔn)確率。例如，面對店鋪的人和肢體伸向店鋪的人，識別率非常高。

人形分析監(jiān)控系統(tǒng)目前已經(jīng)應(yīng)用在城市臨街商鋪、倉庫、商場、綜合農(nóng)貿(mào)市場等等場景。其滿足了用戶防盜方面的需求。另外，在部分工地上也逐漸開始應(yīng)用AI人形分析監(jiān)控系統(tǒng)，針對建筑工地禁止人員進(jìn)入的區(qū)域進(jìn)行24小時監(jiān)控，一旦有人靠近或者進(jìn)入，系統(tǒng)自動提醒并進(jìn)行遠(yuǎn)程驅(qū)離，保障建筑工地作業(yè)人員的人身安全。

人形分析監(jiān)控系統(tǒng)還可以根據(jù)用戶需求對算法進(jìn)行調(diào)整，達(dá)到對某些特殊情況下的告警、驅(qū)離、識別、分析等功能。

監(jiān)控畫面整體比較暗的原因

以普通的紅外攝像頭為例，當(dāng)環(huán)境光不足的情況下，攝像頭會主動啟動紅外模式。此時監(jiān)控畫面呈現(xiàn)黑白色調(diào)。但是，若啟動紅外之后，整體的畫面偏黑，說明是攝像頭亮度問題。如下圖，從圖中可以看出：一幅圖整體明顯的偏黑、偏暗；而第二附圖是攝像頭正常的畫面。

另外，有一種比較特殊的情況。當(dāng)攝像頭啟動紅外之后，在里攝像頭較近的地方有樹葉、草叢等物體，物體反射紅外光線，造成攝像頭畫面中部分太黑、樹葉或草叢太亮的問題。