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工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【使用手机检测】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（将其他目标误认为手机）：提高手部与手机检测的置信度，如0.6。上限值建议0.8。在推荐场景下，若仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（使用手机，却没有报）：在推荐场景与算法使用约束下，没有告警。降低手部与手机检测的置信度，如0.4。下限值建议0.3。若仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【手部与手机检测置信度】的配置方法，如下图。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 配置工服底库

第一步： 点击【底库管理】-【工服底库】中的新增分组，如下图所示。

第二步： 在弹出的分组管理页面中输入【分组名称】，如“分组1”。完成后点击【保存】。

第三步： 在工服底库页面右上角点击【添加】按钮。

第四步： 在弹出的页面中上传【清晰工服图片】，并输入【名称】，外部ID为第三方系统接口调用时，使用的底库ID，如使用，请自行填写唯一ID。完成后点击保存。

为保证使用效果，底库录入的图片，一定要遵循以下原则：

• 录入完成底库后，务必点击【载入底库】按钮；图片格式支持png、jpg、jpeg、bmp，图片大小不超过2MB；

• 请从监控视频中截取清晰的穿工服人员图像录入底库，切忌使用手机拍照；

• 录入的图片只能包含单人，不能有多人；

• 单人照片应该包含全身，不可有身体部位到画面以外；

• 人体应处于画面中央，裁剪四个边靠近人体边缘，可适当留白，不可过大。

详细工服底库制作方法，请参照：链接

第五步： 完成后点击【载入底库】，使工服底库生效。

2. 配置工服算法

未穿工服检测算法（白名单）

第一步： 在选择算法中选择【未穿工服检测】算法，点击【标定检测区域】，划定工服检测的生效区域（原则：检测距离适中，不要将过远距离划定进来）。

第二步： 【选择底库组】，如“分组1”，选择【分组类型】：白名单，完成后点击保存。

3. 常见问题

Q1: 如果人体检测误报，怎样处理？

如果将地面上的栏杆、木桩等类似人形的目标误报为人体。则提高人体检测置信度，如0.75。若依然误报，以0.1步长逐步提高人体检测置信度，上限值建议0.85。

Q2: 如果未穿工服误报，怎样处理？

将误报图片中的人员裁剪出来录入底库，不断丰富底库，每种颜色工服大约30-50张图片即可

工勘描述

为保证使用效果，底库录入的图片，一定要遵循以下原则：

• 录入完成底库后，务必点击【载入底库】按钮；

• 图片格式支持 png、jpg、jpeg、bmp，图片大小不超过 2MB；

• 请从监控视频中截取清晰的防护装备图像录入底库，切忌使用手机拍照；

• 后台管理系统【视频接入】摄像头&视频流操作中留有抓拍功能，可以抓拍现场图片，截取检测部位录入底库。

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 配置PPE底库

a. 配置护目镜底库

第一步： 点击【底库管理】-【PPE底库】-【眼部】底库中右上角的【添加】。

第二步： 在弹出的页面中上传清晰护目镜图片，并输入添加的底库名称。完成后点击【保存】。

录入底库，遵循以下原则：

• 请从监控视频中截取清晰的防护装备图像录入底库，切忌使用手机拍照。

• 图片格式支持 png、jpg、jpeg、bmp，图片大小不超过 2MB。

• 后台管理系统【实时画面】中留有抓拍功能，可以抓拍现场图片，截取检测部位录入底库。

• 录入完成底库后，务必点击【载入底库】按钮。

录入底库，按照如下步骤：

• 从管理系统实时画面中点击【抓拍】获取监控原图。

• 对抓拍的原图，裁剪出护目镜区域。护目镜应处于画面中央，四个边适当留白，不可过大，避免引入过多背景。护目镜裁剪区域下边缘在鼻子处、上边缘使护目镜处于竖直视野中心，左边缘左耳外扩一定区域，右边缘右耳外扩一定区域。

• 将上图中裁剪出的眼部图像（如上图，右侧图像），录入眼部底库。

第三步： 完成后，点击【PPE底库】-【眼部】底库中，右上角的载入底库，使底库生效。

b. 配置救生衣底库

第一步： 点击【底库管理】-【PPE底库】-【身体】底库中右上角的【添加】。

第二步： 在弹出的页面中上传清晰救生衣图片，并输入添加的底库名称。完成后点击【保存】。

录入底库，遵循以下原则：

• 请从监控视频中截取清晰的防护装备图像录入底库，切忌使用手机拍照。

• 图片格式支持 png、jpg、jpeg、bmp，图片大小不超过 2MB。

• 后台管理系统【实时画面】中留有抓拍功能，可以抓拍现场图片，截取检测部位录入底库。

• 录入完成底库后，务必点击【载入底库】按钮。

录入底库，按照如下步骤：

• 从管理系统实时画面中点击【抓拍】获取监控原图。

• 对抓拍的原图，裁剪出救生衣区域。救生衣应处于画面中央，四个边适当留白，不可过大，避免引入过多背景。救生衣裁剪区域上边缘位于双肩最高点外扩一定区域，下边缘位于双胯最低点外扩一定区域，左边缘位于肩胯最左点外扩一定区域，右边缘位于肩胯最右点外扩一定区域。

• 将上图中裁剪出的躯干部位图像（如上图，右侧图像），录入身体底库。

第三步： 完成后，点击【PPE底库】-【身体】底库中，右上角的载入底库，使底库生效。

c. 配置防护手套底库

第一步： 点击【底库管理】-【PPE底库】-【手部】底库中右上角的【添加】。

第二步： 在弹出的页面中上传清晰防护手套图片，并输入添加的底库名称。完成后点击【保存】。

录入底库，遵循以下原则：

• 请从监控视频中截取清晰的防护装备图像录入底库，切忌使用手机拍照。

• 图片格式支持 png、jpg、jpeg、bmp，图片大小不超过 2MB。

• 后台管理系统【实时画面】中留有抓拍功能，可以抓拍现场图片，截取检测部位录入底库。

• 录入完成底库后，务必点击【载入底库】按钮。

录入底库，按照如下步骤：

• 从管理系统实时画面中点击【抓拍】获取监控原图。

• 对于抓拍的原图，裁剪出防护手套区域。防护手套应处于画面中央，三个边缘适当留白，不可过大，避免引入过多背景。上边裁剪应使得手腕位于竖直视野中心处。防护手套底库不可引入过多背景、不可录入模糊图片。

• 将上图中裁剪出的手部图像，录入身体底库。

第三步： 完成后，点击【PPE底库】-【手部】底库中，右上角的载入底库，使底库生效。

d. 配置防护鞋底库

第一步： 点击【底库管理】-【PPE底库】-【脚部】底库中右上角的【添加】。

第二步： 在弹出的页面中上传清晰防护鞋图片，并输入添加的底库名称。完成后点击【保存】。

录入底库，遵循以下原则：

• 请从监控视频中截取清晰的防护装备图像录入底库，切忌使用手机拍照。

• 图片格式支持 png、jpg、jpeg、bmp，图片大小不超过 2MB。

• 后台管理系统【实时画面】中留有抓拍功能，可以抓拍现场图片，截取检测部位录入底库。

• 录入完成底库后，务必点击【载入底库】按钮。

录入底库，按照如下步骤：

• 从管理系统实时画面中点击【抓拍】获取监控原图。

• 对于抓拍的原图，裁剪出防护鞋区域。防护鞋应处于画面中央，三个边缘适当留白，不可过大，避免引入过多背景。上边裁剪应使得脚腕位于竖直视野中心处。防护鞋底库不可录入单画面多只鞋、不可引入过多背景，不可录入模糊图片；

• 将上图中裁剪出的脚部图像，录入脚部底库。

第三步： 完成后，点击【PPE底库】-【脚部】底库中，右上角的载入底库，使底库生效。

2. 配置PPE算法

a. 配置未佩戴护目镜检测算法

在【视频接入】中的【选择算法】中选择未佩戴护目镜检测算法。在【选择底库组】中选择【眼部】底库。在【分组类型】中选择【白名单】。完成后点击【保存】。

b. 配置未穿救生衣检测算法

在【视频接入】中的【选择算法】中选择未穿救生衣检测算法。在【选择底库组】中选择【身体】底库。在【分组类型】中选择【白名单】。完成后点击【保存】。

c. 配置未戴手套检测算法

在【视频接入】中的【选择算法】中选择未戴手套检测算法。在【选择底库组】中选择【手部】底库。在【分组类型】中选择【白名单】。完成后点击【保存】。

d. 配置未穿工装鞋检测算法

在【视频接入】中的【选择算法】中选择未穿工装鞋检测算法。在【选择底库组】中选择【脚部】底库。在【分组类型】中选择【白名单】。完成后点击【保存】。

3. 常见问题

Q1: 为什么我没有穿防护装备，系统没有产生告警？

PPE算法在检测前需要做人体姿态质量判断，只有满足条件的进行模型检测，这样做的目的是减少遮挡等姿态下的误报。四个算法的使用约束条件如下。

未佩戴护目镜检测

• 检测距离小于10m，眼部防护装备清晰可见

• 身体姿态满足质量要求（正身，可检测到眼、耳、鼻五个关键点）

未穿救生衣检测算法

• 检测距离小于10m，躯干防护装备清晰可见

• 身体姿态满足质量要求（正身或背身，可检测到双肩、双胯4个关键点）

未戴手套检测算法

• 检测距离小于10m，手部防护装备清晰可见

• 身体姿态满足质量要求（至少一条胳膊的手腕关键点与肘部关键点同时检测到）

未穿工装鞋检测算法

• 检测距离小于10m，脚部防护装备清晰可见

• 身体姿态满足质量要求（至少一条腿的脚部关键点与膝盖关键点同时检测到）

Q2: 算法产生误报，如何处理？

未佩戴护目镜检测

• 如果算法误将其他目标识别为人体，请提高人体检测置信度（关键点模型）。例如：0.75。若依然误报，以0.1步长逐步提高置信度。人体检测置信度（关键点模型）上限建议0.85。

• 如果算法误报，请降低相似度。例如0.4。若依然误报，以0.1步长降低相似度。相似度下限建议0.3。

未穿救生衣检测

• 如果算法误将其他目标识别为人体，请提高人体检测置信度（关键点模型）。例如：0.75。若依然误报，以0.1步长逐步提高置信度。人体检测置信度（关键点模型）上限建议0.85。

• 如果算法误报，请降低相似度。例如0.35。若依然误报，以0.1步长降低相似度。相似度下限建议0.25。

未戴手套检测

• 如果算法误将其他目标识别为人体，请提高人体检测置信度（关键点模型）。例如：0.75。若依然误报，以0.1步长逐步提高置信度。人体检测置信度（关键点模型）上限建议0.85。

• 如果算法误报，请降低相似度。例如0.35。若依然误报，以0.1步长降低相似度。相似度下限建议0.25。

未穿工装鞋检测

• 如果算法误将其他目标识别为人体，请提高人体检测置信度（关键点模型）。例如：0.75。若依然误报，以0.1步长逐步提高置信度。人体检测置信度（关键点模型）上限建议0.85。

• 如果算法误报，请降低相似度。例如0.4。若依然误报，以0.1步长降低相似度。相似度下限建议0.3。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【车型识别】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（车型识别错误）：提高车辆检测置信度，如0.6，上限值建议0.7。在推荐场景与使用约束下，若仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（有明显车辆未检出）：在推荐场景与算法使用约束下，出现漏报。降低车辆检测置信度，如0.4。下限值建议0.4。若仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【车辆检测置信度】的配置方法，如下图。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【车牌识别】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（车牌识别错误）：提高车牌识别置信度，如0.6，上限值建议0.7。在推荐场景与使用约束下，若仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（车牌识别不到）：在推荐场景与算法使用约束下，出现漏报。降低车牌识别置信度，如0.4。下限值建议0.4。若仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【车牌识别置信度】的配置方法，如下图。

工勘描述

配置说明

车辆计数算法配置请参照“人员计数”

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

第一步：在【视频接入】中的【选择算法】中选择【车辆计数】，完成后点击【保存】。

第二步：点击【标定检测区域】，在弹出的页面中，点击【编辑直线】，标记虚拟直线，并选择方向，填写行为描述。

2. 常见问题

Q1: 出现漏报、误报如何处理？

• 有漏报（车辆跨线了，却没计数）：车辆计数属于高算力消耗算法。单个摄像头只能配置1个算法。若依然误报，降低车辆检测置信度，如0.3。置信度下限值建议0.3。

• 有误报（如进入了1辆车，却统计了2辆车）：车辆在绊线区域附近来回运动会出现此问题，可调整虚拟直线的位置。

【车辆检测置信度】的配置方法，如下图。

Q2: 车辆计数如何设置清零策略？

清零方式有手动清零与自动清零两种方式。

• 手动清零：在【告警记录】-【跨线计数】中，点击【操作】中的【手动清零】按钮，对计数结果清零。

• 自动清零：在【告警记录】-【跨线计数】中，点击【操作】中的【编辑】按钮，开启自动清零策略。

如下图，自动清零策略，可设置每周几的几点清零，或设置每天的几点清零。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

第一步：在【视频接入】中的【选择算法】中选择【车辆违停】，完成后点击【保存】。

第二步：点击【标定检测区域】，在弹出的页面中，点击【编辑多边形】，标记违停区域，完成后点击保存。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（区域内没车，却告警）：提高车辆检测置信度，如0.6。上限值建议0.7。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（区域内有车，却没报）：降低车辆检测置信度，如0.4，下限值建议0.4。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【车辆检测置信度】的配置方法，如下图。

Q2: 违停时间如何设置？

如上图，告警窗口长度为180秒，告警阈值为180秒。表示车辆违停超过3分钟产生告警。该值可根据需求，自行修改。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

第一步：在【视频接入】中的【选择算法】中选择【电瓶车违停】，完成后点击【保存】。

第二步：点击【标定检测区域】，在弹出的页面中，点击【编辑多边形】，标记违停区域，完成后点击保存。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（区域内没车，却告警）：提高车辆检测置信度，如0.6。上限值建议0.7。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（区域内有车，却没报）：降低车辆检测置信度，如0.4，下限值建议0.4。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【车辆检测置信度】的配置方法，如下图。

Q2: 违停时间如何设置？

如上图，告警窗口长度为180秒，告警阈值为180秒。表示电瓶车违停超过3分钟产生告警。该值可根据需求，自行修改。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【电瓶车进电梯检测】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（将自行车等其他目标误识别为电瓶车）：提高车辆检测置信度，如0.6。上限值建议0.7。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（电梯内有电瓶车，却没报）：降低电瓶车检测置信度，如0.4，下限值建议0.4。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【电瓶车检测置信度】的配置方法，如下图。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【烟雾检测】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（将其他目标识别为烟雾）：提高烟雾检测置信度，如0.6，上限值建议0.8。提高烟雾识别置信度，如0.6，上限值建议0.8。降低敏感度，如0.7，下限值建议0.5。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（有浓烟，不告警）：降低烟雾检测置信度，如0.4，下限值建议0.4。降低烟雾识别置信度，如0.4，下限值建议0.4。提高敏感度，如0.9，上限值建议0.9。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

【烟雾检测置信度】、【烟雾识别置信度】与【敏感度】的配置方法，如下图。

Q2: 在测试场景下，如何快速产生告警？

1. 将告警间隔修改为0，告警窗口长度修改为1，告警阈值修改为1。

2. 降低烟雾检测置信度，如0.3。降低烟雾识别置信度，如0.3。如仍未检出，可以0.1步长继续降低。

3. 将烟雾检测敏感度修改为1。

注：以上参数，可满足快速产生告警，但可能引入误报。生产场景，建议参数恢复默认值。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【明火检测】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（将其他目标识别为明火）：提高明火检测置信度，如0.6，上限值建议0.8。提高明火识别置信度，如0.6，上限值建议0.8。降低敏感度，如0.6，下限值建议0.4。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（有肉眼可见大大面积明火，不告警）：降低明火检测置信度，如0.4，下限值建议0.4。降低明火识别置信度，如0.4，下限值建议0.4。提高敏感度，如0.8，上限值建议0.9。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【明火检测置信度】、【明火识别置信度】与【敏感度】的配置方法，如下图。

Q2: 在测试场景下，如何快速产生告警？

1. 将告警间隔修改为0，告警窗口长度修改为1，告警阈值修改为1。

2. 降低明火检测置信度，如0.3。降低明火识别置信度，如0.3。如仍未检出，可以0.1步长继续降低。

3. 将明火检测敏感度修改为1。

注：以上参数，可满足快速产生告警，但可能引入误报。生产场景，建议参数恢复默认值。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

第一步：在【视频接入】中的【选择算法】中选择【灭火器离位检测】，完成后点击【保存】。

第二步：点击【标定检测区域】，在弹出的页面中，点击【编辑多边形】标记灭火器的位置，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（灭火器在区域内，却误报离位）：降低灭火器检测置信度，如0.4，下限值建议0.3。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（灭火器不在区域内，却没报）：提高灭火器检测置信度，如0.6，上限值建议0.7。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【灭火器检测置信度】的配置方法，如下图。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 配置开放底库

第一步： 点击【底库管理】-【开放底库】-【新增分组】。

第二步： 在弹出的页面中输入分组名称，选择图片，并上传。

第三步： 在上传的图片上绘制检测区域。

第四步： 输入绘制的多边形名称。

第五步： 点击【开放底库】中右上角的【添加】。

第六步： 在弹出的页面中上传正常底库（消防通道未占用的图片），并输入底库名称，完成后点击【保存】。

第七步： 点击【开放底库】中右上角的【载入底库】使底库生效。

2. 配置算法

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【消防通道占用检测】算法。在【选择底库组】中选择已配置的【消防通道】库。在【分组类型】中选择【白名单】。完成后点击【保存】。

3. 常见问题

Q1: 产生误报，怎样处理？

误报产生绝大部分由于底库丰富度不够导致。请遵循如下步骤处理。

• 下载误报原图

• 录入底库

• 载入底库

一般录入30-50张不同光线下的底库，可满足使用要求。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【光学字符识别】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（字符识别错误）：提高光学字符识别置信度，如0.6。上限值建议0.7。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（字符大且清晰，没识别出）：画面内最多识别5个目标框内的字符。若已识别出的目标框个数少于5个，并且有字符大且清晰的字符没识别，请降低光学字符检测置信度，如0.4，下限值建议0.3。降低光学字符识别置信度，如0.4，下限值建议0.3。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

【光学字符检测置信度】与【光学字符识别置信度】的配置方法，如下图。

工勘描述

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【摄像头遮挡检测】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（未遮挡，却告警）：降低灵敏度值，如150。下限值建议50。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（遮挡了，却不报）：降低灵敏度值，如300。上限值建议800。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【灵敏度】的配置方法，如下图。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【疲劳检测】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（未长时闭眼，却告警）：降低敏感度，如0.15，下限值建议0.1。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（长时闭眼，却没报）：提高敏感度，如0.25，上限值建议0.3。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【敏感度】的配置方法，如下图。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【移动侦测】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 如何设置移动侦测的灵敏度？

灵敏度值越小，检测越灵敏，如40。

Q2: 如何过滤掉小的运动目标？

增加检测阈值，如600，小于600个像素面积的运动目标会被过滤掉。

工勘描述

算法检测示例

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

第一步：在【视频接入】中的【选择算法】中选择【黑屏检测】，完成后点击【保存】。

第二步：点击【标定检测区域】，在弹出的页面中，点击【编辑多边形】，标记黑屏检测区域，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 如何设置黑屏检测的灵敏度？

如下图，设置黑屏检测灵敏度，值越大越灵敏。

工勘描述

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【打架检测】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报，如何处理？

• 有误报（将非打架人员误报为打架人员）：提高打架检测置信度，如0.6。上限值建议0.8。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（打架行为没检测出来）：降低打架检测置信度，如0.4。下限值建议0.3。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

工勘描述

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

第一步：在【视频接入】中的【选择算法】中选择【小汽车违停】，完成后点击【保存】。

第二步：点击【标定检测区域】，在弹出的页面中，点击【编辑多边形】，标记违停区域，完成后点击保存。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（区域内没车，却告警）：提高小汽车检测置信度，如0.6。上限值建议0.7。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（区域内有车，却没报）：降低小汽车检测置信度，如0.4，下限值建议0.4。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【小汽车检测置信度】的配置方法，如下图。

Q2: 违停时间如何设置？

如上图，告警窗口长度为180秒，告警阈值为180秒。表示车辆违停超过3分钟产生告警。该值可根据需求，自行修改。

工勘描述

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 算法配置

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【摄像头模糊检测】，完成后点击【保存】。

2. 常见问题

Q1: 出现误报、漏报如何处理？

• 有误报（未模糊，却告警）：降低灵敏度值，如150。下限值建议50。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的误报，请联系售后处理。

• 有漏报（有模糊，却不报）：降低灵敏度值，如300。上限值建议800。在推荐场景与使用约束下，仍出现大量肉眼可见的漏报，请联系售后处理。

【灵敏度】的配置方法，如下图。

工勘描述

推荐场景

禁用场景

配置说明

1. 配置开放底库

第一步： 点击【底库管理】-【开放底库】-【新增分组】。

第二步： 在弹出的页面中输入分组名称，选择图片，并上传。

第三步： 在上传的图片上绘制检测区域。

第四步： 点击【开放底库】中右上角的【添加】。

第五步： 在弹出的页面中上传正常底库（角度未挪动的底库），并输入底库名称，完成后点击【保存】。

第六步： 点击【开放底库】中右上角的【载入底库】使底库生效。

2. 配置算法

在【视频接入】中的【选择算法】中选择【摄像头挪动角度】算法。在【选择底库组】中选择已配置的【分组】库。在【分组类型】中选择【白名单】。完成后点击【保存】。

3. 常见问题

Q1: 产生误报，怎样处理？

误报产生绝大部分由于底库丰富度不够导致。请遵循如下步骤处理。

• 下载误报原图

• 录入底库

• 载入底库

一般录入30-50张不同光线下的底库，可满足使用要求。