目标位置与区域语义
同一个人在道路上经过和进入设备工作区,业务含义不同。区域规则把画面分成与业务相关的部分,并通过目标位置判断是否满足条件。绘制时应沿真实边界,而不是为了覆盖全部画面而画一个过大的区域。
JIHE · TECHNOLOGY IN APPLICATION
以端侧视觉能力为基础,持续研发面向设备的感知、任务判断与接口协同能力。
视频提供目标、位置及变化信息。
通过区域、时段和持续条件形成业务判断。
将事件输出至人员通知、平台或适配设备。
依据目标硬件评估模型运行与资源占用。
确认输入协议、输出字段与执行反馈。
面向更多设备的嵌入式形态按研发与验证进展推进。
保留代表性输入、任务条件与预期结果。
综合核查误报漏报、响应与运行状态。
在目标设备验证后开展版本更新与现场复核。
区域入侵、人员聚集与物品状态三类任务的识别、判定及事件输出示意。
检测画面中的人员,并判断目标脚点与区域的关系。
结合区域、时段和持续确认时间决定是否形成事件。
事件附带发生位置和时间,再按配置通知相关人员。
只统计目标业务区域内的人数,不把整个画面作为同一场所。
将人数阈值与持续时间结合,避免瞬间经过触发提醒。
用于关注区域聚集与占用变化,具体任务按现场验证。
明确关注的是哪一类物品,以及应当出现的画面位置。
用存在、缺失或移除条件配合持续确认,过滤短时遮挡。
把画面变化转换成待核查事件,帮助人员定位和复核。
摄像机提供现场画面。部署前需确认视频格式、网络、安装位置、目标大小与光照;画面能打开不代表识别条件已经满足。
视觉任务将识别结果与区域、方向、持续时间等条件结合,形成可供系统处理的事件。告警、通知或联动可继续使用这些事件。
视觉 AI 盒子提供视频接入、算法任务和事件管理。能力范围按所购功能及验证场景确定,不以算法目录数量代替实际任务效果。
同一个人员识别结果,可通过不同配置服务于不同任务。
| 任务 | 额外条件 | 业务结果 |
|---|---|---|
| 进入提醒 | 指定区域 + 生效时段 | 定位何时、何处有人进入 |
| 聚集关注 | 人数 + 持续时间 | 提示持续聚集,而非一次经过 |
| 离岗关注 | 岗位区域 + 无人持续时间 | 帮助核查岗位状态 |
| 越线关注 | 边界线 + 通行方向 | 记录符合方向条件的越线事件 |
场景效果取决于对象、位置和连续变化的共同关系。
同一个人在道路上经过和进入设备工作区,业务含义不同。区域规则把画面分成与业务相关的部分,并通过目标位置判断是否满足条件。绘制时应沿真实边界,而不是为了覆盖全部画面而画一个过大的区域。
越线与逆行类任务需要明确允许方向;双向统计和单向限制不是同一配置。使用现场来回通过动作验证方向,能够避免配置与画面坐标理解不一致。摄像机位置改变后,原先的线与方向也应重新检查。
一帧画面只能说明一个时刻的观察,持续条件可以过滤短暂经过或遮挡。占用、滞留、消失与恢复关注的时间关系不同,应按所选能力理解参数。把持续时间设得很长虽然可能减少提醒,也可能延迟真正需要响应的事件。
过暗、强反光、目标过小或遮挡可能导致持续性不稳定。遇到效果问题,先检查镜头与输入条件,再讨论阈值。图像增强和参数调整不能保证补回完全不可见的信息,现场安装仍是视觉任务落地的重要组成部分。
下面是任务逻辑效果示意,不是客户实测截图;实际能力按安装版本与场景验证。
画面中看得到人,与人员进入业务区域,是两个不同判断。按真实边界绘制区域,再通过进入、区域外经过与边界徘徊测试。标注点用于解释空间关系,不代表测量精度。
用边界线和允许方向定义通行规则。来回通过各测试一次,确认画面方向与业务方向一致。机位变化后重新核对,不把旧方向设置直接用于新的镜头。
正常队列区与外溢区具有不同含义,需要分别绘制并验证。遮挡会影响目标连续性,应结合代表时段观察。图中仅解释区域组织方式,不代表实际人数或等待时间统计。
车位区域与正常行驶道路分开,分别测试车辆驶过、停车和离场。占用、违停与车牌识别是不同任务,不能只因看到车辆检测框就认为全部流程成立。
固定摄像头下的警戒区、出入口、值守岗、排队区、通道和人员活动区域。
置信度、ROI、最少或最多人数、持续确认、短时丢检容忍、越线方向、活动距离、转移窗口和生效时段。
按现有产品帮助整理,具体菜单与能力以交付版本为准。
固定摄像头能稳定看到目标区域,目标类别属于当前模型正式支持范围。系统不会把任意未知物品自动理解成业务需要的类别。
目标类别、置信度、ROI、持续确认、人员关联距离、消失确认、数量上下限、响应模式和恢复等待。
按现有产品帮助整理,具体菜单与能力以交付版本为准。