摄像头误报频发，飞虫蜘蛛惹祸！人形侦测还靠谱吗？

近年来值得关注的是，移动侦测技术发展至今，主要分为两种，一种是传统的移动侦测，另一种是现在主流的AI人形侦测。传统的移动侦测技术，原理是通过图像像素点对比，只要画面发生变化，比如说光线变化、蚊虫飞过、风吹草动等等，都会触发警报，造成误报率极高，这也是为什么摄像头移动侦测功能经常被用户吐槽的原因。与此同时，厂商在不断探索改进路径。

不难想象，智能摄像头频繁的误报不仅会给用户带来困扰，还可能让用户错过真正的危险。比如，摄像头拍到窗帘被风吹动，或者光线出现变化，都会让摄像头误以为家中出现异常，从而推送报警信息，长此以往，用户会对报警信息“免疫”，如果家中真的出现小偷，用户也可能忽略掉，后果不堪设想。确实，长期的误报会削弱报警的价值。

原理上，移动侦测的原理是通过算法分析图像，当画面发生变化时触发告警，比如有人走过、物体移动、光线变化等。因此，如果摄像机安装在窗边，光线变化会引起误报；如果摄像机对着空调，风吹动窗帘也会引起误报；甚至，飞蛾、蚊虫等飞过，也可能引起误报。不同安装位置带来的影响常被忽视。

值得一提的是，目前市面上主流的智能摄像机移动侦测技术主要是通过对比两帧图像的差异来判断画面是否发生变化，但这种技术有着天然的弊端，例如光影变化、飞虫、动物、植物晃动等都会被判定为画面变化，从而造成误报，而用户在多次收到误报提醒后，就会对信息产生“免疫”，从而忽略真正的危险。实际应用中，这种误判并不罕见。

此外，人形侦测功能可以大大降低误报率，但也并非万无一失。在某些场景下，它依然存在误报的可能，例如，家里养的宠物，或者夜晚窗外的车灯光线，都可能被摄像头误判为人形。对于这种情况，我们可以尝试调整摄像头的安装角度，或者在APP中设置侦测的灵敏度，一般调至中或低等水平，可以在很大程度上减少误报的发生。合理设置常常能见效。

误报、漏报是所有安防产品都面临的技术难题。为了解决这一问题，厂商们尝试了多种技术方案，比如从“移动侦测”升级到“人形侦测”，甚至“人脸识别”，但依然无法做到100%的准确。比如，一个挂在衣架上的人形衣物，就可能被AI误判为有人闯入；再比如，对于一些安装在室外的摄像头，下雨、下雪等天气变化也可能引发误报。技术进步在提升准确度的同时，也带来了新的挑战。

一个有效的策略是减少误报的一个有效方法是合理设置报警区域。很多智能摄像头的APP都提供了“活动区域”或“侦测区域”划定的功能。用户可以手动在监控画面上划出一个或多个特定形状的区域，摄像头将只对这些区域内的动态变化进行监测和报警。例如，你可以将门口、窗台等关键位置划定为侦测区，而将旁边随风摇曳的植物排除在外，这样就能有效过滤掉大量无用的报警信息。实操经验显示，分区管理很有帮助。

同时，除了画面变化，还有一种基于被动式红外（PIR）传感器的侦测技术。这种技术通过感知环境中的红外热量变化来判断是否有人或动物闯入。相比于图像侦测，PIR技术不容易受到光线变化、物体阴影等因素的干扰，因此误报率相对较低。但是，它对温度变化非常敏感，夏天空调出风口或者冬天取暖器附近的热气流动，都可能触发PIR传感器的误报警。需要注意环境热源的影响。

很多用户会发现，摄像头在夜间会收到大量的误报推送，检查录像后却发现画面里什么都没有。这种情况很可能是由飞虫引起的。摄像头在开启夜视功能后，会亮起红外补光灯，这种灯光会吸引趋光性的昆虫（如飞蛾）靠近。当昆虫在镜头前飞舞时，会被红外灯照亮，在画面上形成一个快速移动的大光斑，从而触发移动侦测报警。小小的飞虫也可能带来大量的通知。

还有一种非常常见但容易被忽略的误报源头——蜘蛛网。蜘蛛喜欢在摄像头的边缘角落结网，尤其是在户外环境。当微风吹过，或者蜘蛛自身在网上爬动时，极细的蛛丝会在红外灯的照射下变得非常明显，其晃动会被摄像头判定为画面变化，导致持续不断的误报警。定期清理摄像头镜头及周边的蜘蛛网，是解决这类问题的根本方法。定期维护不可忽视。