Q：越界侦测系统如何实现精准识别？
A：其核心技术基于深度学习与计算机视觉的结合。通过YOLO、SSD等目标检测算法快速定位人、车等目标，并结合DeepSORT多目标追踪算法持续更新运动轨迹。系统将预设的虚拟边界（如围墙、警戒线）转化为坐标数据，实时比对目标位置与边界坐标，触发越界判定。例如，当目标的重心持续超出边界线超过设定时间（如5秒），即触发报警。
亮点功能：
| 对比维度 | 传统移动侦测 | 智能越界侦测 |
|---|---|---|
| 误报率 | 高（易受风吹草动干扰） | 低（通过目标分类、停留时间过滤） |
| 功能场景 | 仅记录画面变化 | 支持区域入侵、徘徊检测、超员预警等 |
| 响应机制 | 被动录像 | 主动报警联动（语音警告、灯光威慑等） |
| 数据处理 | 无分析能力 | 生成事件报表（时间、地点、目标类型） |
1. 工业园区安全升级
在厂区周界部署系统，可识别人员攀爬、车辆闯入等行为，联动强光灯、广播进行驱离。统计数据显示，某化工园区应用后，非法入侵事件下降72%。
2. 校园与社区精细化防护
3. 边境与军事禁区智能布防
结合红外摄像头与激光测距仪，实现200米范围内人员/车辆越界侦测，精度达±0.5米。系统可识别携带武器、戴面具等异常行为，并同步追踪目标轨迹。
观点：AI驱动的越界侦测已从单一报警工具演变为全场景安全解决方案。未来，随着边缘计算与5G技术的融合，实时响应延迟将进一步缩短至毫秒级，真正实现“感知-分析-处置”闭环。但需注意，系统部署需结合场景定制算法参数（如灵敏度、入侵时间），避免因环境噪声导致误判。
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