利用活动检测的智能视频录制优化用于监控系统

监控系统在管理大量录像方面常常面临困难，其中大部分录像无关紧要，导致存储效率低下和事件检索困难。本文通过提出一种以活动检测为核心的优化视频录制方案来解决这些问题。所提出的方法采用一种混合策略，将帧差分的运动检测与YOLOv9的目标检测相结合。该策略专门针对涉及人或车辆活动的场景进行录制，从而减少不必要的录像并优化存储使用。所开发的模型表现出优越的性能，车辆检测精确率达到0.855，人体检测精确率达到0.884，与仅依赖运动检测的传统监控系统相比，存储需求减少了三分之二。这种存储需求的显著降低凸显了所提出方法在提升监控系统效率方面的有效性。尽管如此，仍存在一些局限性，特别是在强风等恶劣天气条件下出现的误检和漏检问题。