面向多摄像机的智能视频分析

　　如何解决漏报、误报问题

　　当前的智能视频分析能达到什么效果？漏报、误报率如何？未来应当如何改进才能减少漏报、误报率？

　　周立： 以检测准确性作为评价标准的智能视频分析产品，一般通过考察其在不同环境下的检测率和误报率来评价其性能。理想系统的检测率和有效率都应是100%，但实际系统只能接近这些指标而不是完全达到。只有通过调整系统的灵敏度参数，改变检测率与有效率之间的关系，在有效率合乎使用要求的情况下，性能优良的系统才能达到最高检测率。当灵敏度调很高时，检测率提高但误报增多，有效率会下降。反之，误报率减少，有效率提高但检测率会降低。

　　吕华有： 智能分析能达到简单的行为分析。提高漏报与误报的形式必须通过整体的方式去设计，比如摄像机摆放的位置，镜头的选择，室内的光线，过滤器及灵敏度，规则的合理设置等。通过整体的考虑可以降低误报率。

　　周翔： 当前市场上的智能视频分析产品的效果是参差不齐的，有的打着智能的旗号实际上实现不了智能的效果。贝尔信承诺高于99%的准确率，低于1%误报率。未来我们将在这一块，完善我们的算法，同时加强在复杂及恶劣环境下的测试，不断提高产品的性能，将漏报、误报减少到最低程度。

　　马康炜： 当前随着智能分析的不断发展，算法越来越复杂，随之而来的就是由于场景和算法的复杂度不断的提升带来的误报漏报问题。目前智能视频分析如果可以达到95%以上的准确度，就可算是具备着优良识别能力的算法。如果想解决误报漏报的问题，需要智能厂家的不断努力，提高算法的效率或形成相关智能策略。

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