為什麼普通移動告警產生大量干擾
像素級移動可以由車頭燈、雨水、陰影、植被、昆蟲和正常活動觸發。當每次更改都會產生告警時，用戶很快就會學會忽略通知。
問題不一定是攝影機。該告警尚未與特定操作問題相關聯。
定義重要的事件
基於事件的監控將對象檢測與位置、方向、持續時間和時間等上下文相結合。非營業時間進入限制區域的人比畫面中任何地方的運動都更加具體。
- 什麼物體或活動重要
- 事件必須發生的地方
- 規則應何時生效
- 這種情況應該持續多久
- 誰應該審查該事件以及隨後採取的行動
對於需要根據區域、時間和特定活動設定規則的物業，客製化 AI 監控服務可以把事件定義落實為可執行的偵測和回應流程。
衡量有用性，而不是告警量
成功的流程會產生可管理數量的相關事件，並使審覈速度更快。早期調整應該比較真實條件下的有用告警、滋擾告警和錯過的事件。
事件邏輯應隨着物業活動、照明和操作例程的變化而完善。
在增加複雜性之前建立基線
在定義的評估期內運作簡單的規則，並記錄告警有用或不必要的原因。這為調整區域、時間表、持續時間閾值或對象類別創建了證據，而不是一次更改多個變量。
一個小型的、可衡量的流程比大量鬆散定義的告警更容易改進。
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