AI VIDEO ALGORITHM LIBRARY
AI视频分析算法专题：从识别目标到现场验收
算法名称只能说明大致方向，真正决定项目效果的是识别对象、机位、规则、现场样本和验收口径。本栏目把每种能力拆成可评估、可测试、可交付的技术页面。
12首批算法专题4类人员、车辆、环境与设备本地部署AI摄像头、边缘盒与AI NVR
先看结论
选算法时，先定义业务事件，再判断画面是否提供足够证据
同一个名称在不同现场可能对应完全不同的规则。例如“占用”需要明确区域、目标类型和持续时间；“睡岗”需要看清头部与上身，并区分低头操作；“设备异常”只能识别视频中可见的状态。建议先写清要发现什么、允许什么、如何复核，再用真实正负样本选择算法和部署产品。
算法评估的四个问题
识别对象是什么
明确目标、动作、区域、持续时间和排除对象，不用宽泛名称代替业务定义。
画面是否看得见
核对目标像素、视角、光照、遮挡、稳定性以及最差常见工况。
误报从哪里来
提前收集相似目标、正常作业、短暂经过、蒸汽粉尘和画面异常等负样本。
如何形成闭环
确认抓拍、字段、平台推送、人工复核、处置责任和样本回流方式。
人员穿戴与行为识别
适合工厂、工地、加油站、值班室和仓储等需要人员合规与在岗管理的场景。
烟火、车辆与通道管理
把火灾早期可见现象、车辆事件和空间占用分别定义，避免用一个算法名称覆盖不同风险。
周界、视频质量与设备状态
覆盖区域规则、摄像头可用性、机械运行和输送系统的可见异常，并保留自定义训练入口。
内容质量与边界
查看内容编写与审核方法
每个专题都经过资料交叉核对，并明确现场验证条件
页面由视频算法工程组编写、产品与交付团队复核；不使用未经验证的固定准确率，不把视频算法描述为专业传感器或人工管理的替代品。
