什么是AI智能？我們安全行業的所有人都知道這一點。
但什么是好的AI智能，還需要一段時間才能聊好。
此前，?？低暟l布了“深度學習智能預警攝像機”，市面上也有傳統的“人體探測智能預警攝像機”。
它們看起來非常相似，但在性能和檢測精度上有明顯的區別。
1.識別目標數量不同！
深度學習智能預警攝像機單屏可以識別60個人和車輛，而人形探測智能預警攝像機單屏只能識別3個人。
2.探測能力不一樣！
仿人探測智能預警攝像機的目標分辨率為640×360，深度學習智能預警攝像機的目標分辨率高達1280×736，大大提高了對目標人體或車輛的探測率，最遠識別距離高達40米。
3、報警不一樣！
仿人探測智能預警攝像機:靜態目標一旦被誤判，就會頻繁誤報，無法避免誤報，保證報警精度。
深度學習智能預警攝像機:采用多種報警級別機制(目標大小等。)，可以靈活配置目標大小，支持靜態目標移除。
理解一幅畫
(測試地點、時間等因素完全一致)
1.白天的日常檢查
深度學習智能預警攝像機除了有效人體外，沒有誤報其他物體。
用于人形探測的智能預警攝像機，往往會對一個靜態的角落產生誤報。
??？精確虛警測試
2、惡劣環境檢測
人體輪廓檢測智能預警攝像機位于夜晚、雨天、大燈直射(強光)的惡劣環境下，大燈造成的光影會被誤檢測為人體輪廓，經常被誤報。
深度學習智能攝像機在相同的環境下仍然可以準確識別圖像中的人體目標。
??？燈干擾穩定性試驗
3.夜間環境檢測
用于人形探測的智能預警攝像機在面對復雜的夜間環境時，容易受到光影效果的影響，導致誤報。
深度學習智能預警攝像機仍然可以過濾干擾，避免引起不必要的報警。
??？復雜光環境的穩定性測試
4、人員騎行交通檢測
人形探測的智能預警攝像頭，在夜間和雨天無法識別快速移動的穿著雨衣騎自行車的人，因此夜間準確率較低。
深度學習智能預警攝像機可以識別穿著雨衣快速移動的騎行者，跟蹤穩定，靈敏度高，準確率高。
??？人員交通準確性測試
5、玩偶模擬入檢測
當在室內(靜態環境下)移動一個木偶時，用于人形檢測的智能預警攝像頭會觸發誤報警，導致無法分辨人形玩偶，很容易對旁邊放置的靜態人形玩偶發出報警。
深度學習智能預警攝像機可以:沒有虛警。
??？玩偶模擬進入報警器的準確性測試
不是所有的安全攝像頭都能識別人和車并發出警報，
可以冠上“AI智能”的名號。
一個真正被大家需要和接受的智能預警攝像頭，
應該更準確，用起來更舒服。
?？低暽疃葘W習智能預警攝像機，
如此聰明，如此安全。