什么是AI智能 ，我們做安防這行的人都懂。但什么是好的AI智能，還是要花點時間，好好聊一下。
早前，海康威視發布了「深度學習智能警戒攝像機」，同時市場上也有傳統的 「人形檢測智能警戒攝像機」。兩者看似很像，但在性能上、檢測準確度等方面有明顯差異 。
1、識別目標數量不一樣！
深度學習智能警戒攝像機單畫面內可識別60個人體和車輛 ，而人形檢測智能警戒攝像機單畫面僅可識別3個人體 。
2、檢出能力不一樣！
人形檢測智能警戒攝像機的目標分辨率640×360，深度學習智能警戒攝像機的目標分辨率高達1280×736 ，大大提升目標人體或車輛的檢出率，且遠識別距離高達40米。
3、精準報警不一樣！
人形檢測智能警戒攝像機：一旦對靜止目標發生錯誤識別時，則頻繁誤報，無法規避誤報、保證報警準確度。
深度學習智能警戒攝像機：采用多種報警等級機制 (目標大小等)，可靈活配置目標大小，支持靜止目標去除。
一圖看懂
(測試地點、時間等因素*一致)
1、白天日常檢測
深度學習智能警戒攝像機除了識別有效人體 之外，并沒對其他物體發生誤報。
人形檢測智能警戒攝像機常對一處靜態角落發生誤報警。
?準確去誤報測試
2、惡劣環境檢測
人形檢測智能警戒攝像機處在夜晚、雨天、車燈(強光)直射的惡劣環境 中，車大燈造成的光影會被誤檢成人形，常常誤報。
深度學習智能攝像機在同一環境下仍準確識別到圖像中的人員目標。
?車燈干擾穩定性測試
3、夜間環境檢測
人形檢測智能警戒攝像機在面對光線較為復雜的夜間環境 時，易受到光影效果的影響，導致錯誤報警。
深度學習智能警戒攝像機依然能過濾干擾 ，避免引發不必要的報警。
?光線復雜環境穩定性測試
4、人員騎車通行檢測
人形檢測智能警戒攝像機在夜晚、雨天環境，無法被精準識別穿著雨衣騎車的快速移動的人，夜晚準確率較低。
深度學習智能警戒攝像機能識別到快速移動的穿著雨衣騎車的人，跟蹤穩定，靈敏、準確度高。
?人員通行準確度測試
5、玩偶模擬進入檢測
在室內(靜止環境)移動布偶時，人形檢測智能警戒攝像機會觸發誤報，無法區分人形的布玩偶，且易對置于旁邊的靜止的人形布偶也報警。
深度學習智能警戒攝像機能：沒有誤報。
?玩偶模擬進入報警準確度測試
不是所有能識別人車、能報警的警戒攝像機，都能被冠上『AI智能』的名號。真正被大家需要的、接受的智能警戒攝像機，要更準確、讓人使用起來 更安心。海康威視深度學習智能警戒攝像機，好智能，好安心。
