Умные оповещения: как сократить ложные срабатывания с помощью ML

Умные оповещения: как сократить ложные срабатывания с помощью ML
Ложные срабатывания — одна из самых частых проблем систем видеонаблюдения. Постоянные тревоги отвлекают операторов, съедают ресурсы и подрывают доверие к системе. Машинное обучение (ML) помогает отфильтровывать «шум», но важно понимать, какие подходы работают в реальной эксплуатации и как их сочетать с классическими методами.
Откуда берутся ложные тревоги
Частые источники ошибок — движение веток, животные, тени, отражения, погодные явления, насекомые на объективе, блики фар и шум камеры при слабом освещении. Кроме того, неверно настроенные зоны контроля и слишком общие правила детекции приводят к множеству ненужных оповещений. Технические факторы — плохая компрессия, автоподстройка экспозиции и низкое FPS — тоже увеличива...
Ваши охранные системы - Ю-ПитерStar
Читать на сайте: http://y-ss.ru/blog_pro/videonablyudenie/umnye-opoveshcheniya-kak-sokratit-lozhnye-srabatyvaniya-s-pomoshchyu-ml/