【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频ai识别，具体涉及一种降低视频ai识别误报率的边缘网关参数配置和优化方法。
技术介绍
1、人工智能应用于视频识别时，通常是一台边缘智能终端通过nvr连接多个摄像机进行拉流识别，由于模型泛化能力不足和现场环境差异大，导致适配不同的业务场景时会出现误报和漏报情况。
2、1)在视频ai识别系统中，置信度阈值作为关键决策参数，直接影响目标检测模型的精度与召回率平衡。阈值设定过高易导致漏检率显著上升，致使关键目标未被捕获；阈值过低则会引发误检率激增，引入大量干扰性噪声。当前主流技术方案采用全局静态阈值，虽简化了部署流程，但忽视了多目标场景下因光照、尺度、姿态等变量差异导致的模型响应分布偏移问题，难以保障跨类别目标的检测鲁棒性。针对漏报与误报的优化，传统方法依赖人工标注样本收集、模型增强训练、超参数调优的迭代流程。这个过程需大量标注数据覆盖长尾场景，标注成本与时间开销呈指数级增长；而且调优后的模型易对特定场景过拟合，跨场景迁移需重复迭代；从问题发现到模型更新存在滞后性，难以满足实时性要求高的业务场景。
3、...
【技术保护点】
1.一种降低视频AI识别误报率的边缘网关参数配置和优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种降低视频AI识别误报率的边缘网关参数配置和优化方法，其特征在于，步骤S1具体实施为：
3.根据权利要求2所述的一种降低视频AI识别误报率的边缘网关参数配置和优化方法，其特征在于，步骤S2具体实施为：
4.根据权利要求3所述的一种降低视频AI识别误报率的边缘网关参数配置和优化方法，其特征在于，步骤S3具体实施为：
5.根据权利要求4所述的一种降低视频AI识别误报率的边缘网关参数配置和优化方法，其特征在于，当发...
【技术特征摘要】
1.一种降低视频ai识别误报率的边缘网关参数配置和优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种降低视频ai识别误报率的边缘网关参数配置和优化方法，其特征在于，步骤s1具体实施为：
3.根据权利要求2所述的一种降低视频ai识别误报率的边缘网关参数配置和优化方法，其特征在于，步骤s2具体实施为：
4.根据权利要求3所述的一种降低视频...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙军平，田龙，于晓月，田莉，高雪月，
申请(专利权)人：京禾人工智能技术嘉兴有限公司，
类型：发明
国别省市：
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