AI值守是什么
AI值守把自然语言值守要求、监控范围和复核流程组合成值守方案。它与算法任务配合使用：算法任务持续产生结构化结果，值守方案负责按场景组织和复核事件。
创建值守方案
- 进入“AI值守 - 值守任务”。
- 在值守场景中写清楚位置、对象、异常条件和期望动作。
- 选择常用模板或按现场要求补充描述。
- 设置值守频率、事件等级和复核间隔。
- 生成方案后逐项核对识别范围、摄像头和处置条件。
- 保存并启用方案，再用真实场景验证。
事件复核流程
- 进入“AI值守 - AI事件复核”。
- 按时间、摄像头、事件类型或状态筛选待研判记录。
- 查看事件图片、时间和来源任务。
- 结合现场情况确认是否属于真实风险。
- 保存研判结果，并在需要时返回任务调整区域或条件。
视频优化与现场标签
- “视频优化”用于改善值守所需的视频条件，不能替代摄像头本身的清晰度和稳定性。
- “现场标签”用于沉淀位置、设备和业务语义，名称应与现场实际一致。
- 修改标签或方案后要重新核对关联摄像头和事件，避免旧规则继续使用错误语义。
研判原则
- 以事件证据和现场事实为准，不只看算法名称或单个分数。
- 连续误报要回到摄像头角度、区域、目标大小和任务条件排查。
- 连续漏报要保留现场样本，记录时间和摄像头，便于技术人员定位。
- 研判结果用于改进使用配置，不应替代现场安全处置。
完成标志
值守方案已启用并能产生预期事件；事件已有明确复核结果，必要的任务调整已验证，新配置没有引入明显漏报或新的误报。
