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1、漏报与误报概念
移动侦测：IPC（网络摄像头）监控过程中检测到画面中存在变动即会报警提示，是一个监控过程是在一些场景十分常见的功能。
移动侦测实际上是一个较复杂的概念，到底怎么样才算真正的移动，什么样的移动程度应该报警，实际上很模糊。同样的移动不同人、不同场景去看，有的人觉得很明显，而有的人觉得没多明显。同理IPC也无法做到绝对意义上的准确判断，算法设计上只能符合大多数人主观的感觉和习惯，因此存在一些特殊的运动场景让IPC无法判断是否触发了移动侦测，产生了不符合人主观感觉的结果。
IPC并不能区分运动的物体具体是什么，只要判定达到了算法的阈值即报警，所以对于IPC本身来说并没有误报和漏报的概念，这个概念取决于人主观判断，对于触发移动侦测的内容，我们更在意它是否对于我们有价值。如果要划分漏报和误报两类，我们根据此来划分还是比较合理的。所以现实中的影子，风吹树摇，河水波纹，飞虫等等这些，我们更希望这些不触发移动侦测；而人或者与人相关的活动（例如：车）这些物体的移动是我们希望看到的。
由于目前的移动侦测算法原理无法准确区分运动的物体到底是人还是其他东西，因此需要算法设计人员在误报与漏报取一个平衡。由于误报与漏报是一个相反的概念，一个需要提高阈值、一个需要降低阈值；在平衡漏报与误报的过程中，一般都会将阈值降低一点减少漏报，因为一般情况下用户不会在意多录几段录像，但少了录像或报警对用户影响更大。

2、实际场景中影响移动侦测因素
在实际场景使用过程中，可能受监控场景、移动物体等方面因素的影响导致漏报或误报，总结下来可以概括为：
1、运动速度过快或者过慢
因为在检测中有个VDA间隔，表示MD检测每隔几帧做一次，主要是为了节约资源；算法中设置的是一秒处理五次，因此理论上速度达到一定上限的情况下确实存在不能被检测到的情况；若物体运动速度过慢，导致相邻几帧变化差值较小，而被判断无法触发移动侦测。由于运动物体速度过快或者过慢易出现漏报。
2、运动物体较小
若运动物体较小，占画面像素比较小，导致运动区域像素占比较小，低于设定的触发阈值，VDA分析后判定无法触发移动侦测；例如：远处飞的鸟，由于运动物体较小易出现漏报。
3、运动物体与背景亮度的反差
现实中可能存在运动物体的亮度与背景亮度很接近的情况，导致相邻帧差值较小，低于设定触发的阈值而无法触发移动侦测。例如：一个皮肤很黑的人穿着黑色的衣服在晚上走过一块背景为黑色的墙这个场景。由于背景、环境与移动物体的亮度反差较小，导致无法触发移动侦测，出现漏报。
4、镜头前飞虫或灰尘（主要是晚上）
正常情况下飞虫与灰尘的移动不应该导致移动侦测的触发，实际上白天确实很少因为飞虫触发移动侦测。但是在晚上，一些飞虫和灰尘却会很显眼，离镜头距离较近使得画面像素占比增大，同时红外反射导致亮度差增大，这些因素综合起来导致IPC某些时候会触发移动侦测产生误报。
5、自然环境的变化
现实中存在一些自热环境变化的现象，例如：现实中的影子变动、风吹树摇、河水波纹、光照变化等等，这些因素由于达到了算法设置的阈值，发生报警，由于目前IPC没有识别运动物体的功能，这些因素难免会引起误报。
总结：真正影响移动侦测灵敏度的是阈值的设置；