警报类型

下表详细说明了智能警报和实时警报之间的差异。请注意，在使用基于Linux的下一代引擎时，有一种警报类型涵盖所有警报类型。

	使用基于Linux的下一代引擎的智能警报	使用基于Windows的经典引擎的智能警报	使用基于Windows的经典引擎实时发出警报
优势	在拥挤的场景中具有更高的准确性，可能具有更长的停留时间，可以更好地处理静态对象，在俯拍摄像机中具有更好的效果，并且可以更准确地计数对象。	因为每个对象使用更多的帧，所以更加准确	在拥挤的场景中面部识别更好，因为它使用面部跟踪而不是全身跟踪
警报时间	最长5秒	30-60秒	最长5秒
BriefCam对象类型	静态图像和视频剪辑	视频剪辑	静态图像
可用的筛选器	全部	全部	分类、人脸识别、计数（仅取决于时间）、区域和越线

关于人体检测准确性的说明

在视觉上类似于人类的对象（如绘画、海报或类似于人类头部或身体的弯曲形状）在某些情况下，可能会被分类为人并触发警报。这在视觉复杂或图像清晰度有限的OX5环境中更可能发生。

使用新一代引擎时，人数计数警报是使用“计数”筛选器定义的。

这些警报每隔几分钟（默认情况下为两分钟）拍摄一个帧的快照，并计数整个帧或定义区域内的人员。

当一个区域的人数超过定义的阈值时，会触发人数计数警报。人数不能被BriefCam的过滤器进一步过滤（例如，穿红色衣服的女性人数）。

这些警报非常适合排队计数，以及人群和半静态（移动不多）人群的计数。使用智能和实时警报中提供的计数功能，不会始终跟踪坐着或不常移动（静态）的人，因为他们与背景混合，因此无法准确计数

可以设置“高于”和“低于”阈值。

例如，您可以将人数计数警报设置为当场所内超过20人时发出警报（表示客户人数激增），或设置为当结账行内少于7人时发出警报，或同时设置两者。

此警报还可用于在数字介于（例如）30-35人之间时发出警报。

以上阈值的有效值为0-250，以下阈值的有效值为1-250。

在“警报之间的等待时间”字段中，设置进行下一批人员计数前的等待时间。有效值介于0秒和24小时之间。使用此功能可防止在达到阈值时发出多个警报。

人数计数警报唯一可用的筛选器是区域筛选器。仅对头部出现在标记区域内的人员进行计数。

人员计数的准确性取决于许多因素，例如场景中的遮挡物和杂乱物。大计数数字的统计准确度为+-10%，但在小计数或具有挑战性的场景中，准确度可能更高。

每个警报的显示区域都包含图像底部的人数统计（如下图所示）。

BriefCam用户指南