1、漏報與誤報概念
移動偵測：ipc（網路攝像頭）監控過程中檢測到畫面中存在變動即會報警提示，是乙個監控過程是在一些場景十分常見的功能。
移動偵測實際上是乙個較複雜的概念，到底怎麼樣才算真正的移動，什麼樣的移動程度應該報警，實際上很模糊。同樣的移動不同人、不同場景去看，有的人覺得很明顯，而有的人覺得沒多明顯。同理ipc也無法做到絕對意義上的準確判斷，演算法設計上只能符合大多數人主觀的感覺和習慣，因此存在一些特殊的運動場景讓ipc無法判斷是否觸發了移動偵測，產生了不符合人主觀感覺的結果。
ipc並不能區分運動的物體具體是什麼，只要判定達到了演算法的閾值即報警，所以對於ipc本身來說並沒有誤報和漏報的概念，這個概念取決於人主觀判斷，對於觸發移動偵測的內容，我們更在意它是否對於我們有價值。如果要劃分漏報和誤報兩類，我們根據此來劃分還是比較合理的。所以現實中的影子，風吹樹搖，河水波紋，飛蟲等等這些，我們更希望這些不觸發移動偵測；而人或者與人相關的活動（例如：車）這些物體的移動是我們希望看到的。
由於目前的移動偵測演算法原理無法準確區分運動的物體到底是人還是其他東西，因此需要演算法設計人員在誤報與漏報取乙個平衡。由於誤報與漏報是乙個相反的概念，乙個需要提高閾值、乙個需要降低閾值；在平衡漏報與誤報的過程中，一般都會將閾值降低一點減少漏報，因為一般情況下使用者不會在意多錄幾段錄影，但少了錄影或報警對使用者影響更大。
2、實際場景中影響移動偵測因素
在實際場景使用過程中，可能受監控場景、移動物體等方面因素的影響導致漏報或誤報，總結下來可以概括為：
1、運動速度過快或者過慢
因為在檢測中有個vda間隔，表示md檢測每隔幾幀做一次，主要是為了節約資源；演算法中設定的是一秒處理五次，因此理論上速度達到一定上限的情況下確實存在不能被檢測到的情況；若物體運動速度過慢，導致相鄰幾幀變化差值較小，而被判斷無法觸發移動偵測。由於運動物體速度過快或者過慢易出現漏報。
2、運動物體較小
若運動物體較小，佔畫面畫素比較小，導致運動區域畫素佔比較小，低於設定的觸發閾值，vda分析後判定無法觸發移動偵測；例如：遠處飛的鳥，由於運動物體較小易出現漏報。
3、運動物體與背景亮度的反差
現實中可能存在運動物體的亮度與背景亮度很接近的情況，導致相鄰幀差值較小，低於設定觸發的閾值而無法觸發移動偵測。例如：乙個**很黑的人穿著黑色的衣服在晚上走過一塊背景為黑色的牆這個場景。由於背景、環境與移動物體的亮度反差較小，導致無法觸發移動偵測，出現漏報。
4、鏡頭前飛蟲或灰塵（主要是晚上）
正常情況下飛蟲與灰塵的移動不應該導致移動偵測的觸發，實際上白天確實很少因為飛蟲觸發移動偵測。但是在晚上，一些飛蟲和灰塵卻會很顯眼，離鏡頭距離較近使得畫面畫素佔比增大，同時紅外反射導致亮度差增大，這些因素綜合起來導致ipc某些時候會觸發移動偵測產生誤報。
5、自然環境的變化
現實中存在一些自熱環境變化的現象，例如：現實中的影子變動、風吹樹搖、河水波紋、光照變化等等，這些因素由於達到了演算法設定的閾值，發生報警，由於目前ipc沒有識別運動物體的功能，這些因素難免會引起誤報。
總結：真正影響移動偵測靈敏度的是閾值的設定；
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