录像不等于防护
在大多数场所，摄像机系统只是一套录像系统。出事之后再回头查看。盗窃发生后调阅录像并不能把货物找回来。您真正需要的是在事情正在发生时就知道。
传统答案是移动侦测器和基于移动的摄像机报警。实际使用中，它们往往几周内就被关掉：
- 风中的树枝、雨、雾和移动的影子都会触发报警。
- 猫、狗、鸟和昆虫让系统整夜响个不停。
- 车灯、飘过的云和自动照明也会触发。
结果就是安保人员一夜收到 40 条通知，第二天早上把系统静音。被静音的报警等于没有报警。
差别所在：识别的是人，不是动静
CamGuard AI 看的是画面里有什么。模型会判断画面中的目标是不是人。仅这一点差别就能大幅降低误报。摇动的树枝不是人，猫不是人，影子也不是人。
车辆识别同样可以作为独立规则运行。工作时段之外驶入场地的车辆可以触发报警，而停放的车辆会被归为静止目标，不会反复报警。
区域与时间规则
第二个支柱是规则的设定方式。在平台上，针对每台摄像机您可以：
- 在画面上划定监看区域。可以只监看围栏线、出入口或堆料场，把相邻道路排除在外。
- 设定时间段。工作时段出现人员属于正常情况，不会报警；同样的画面出现在工作时段之外就是报警。
- 为不同区域设定不同规则。装卸平台可以在工作日 8 点至 18 点开放，周六完全关闭。
这种灵活性让系统能够贴合场地真实的作业节奏，员工的正常活动绝不会触发报警。
一个真实的例子：某仓库监看主入口、装卸平台和后侧围栏线。工作日 7 点至 19 点只有围栏线处于启用状态，因为平台上有人属于预期之内。19 点之后三个区域全部启用。凌晨 2 点 14 分，围栏线上识别到一名人员：现场设备鸣响警笛，安保主管接到自动语音电话，同时收到附截图的邮件。
进一步降低误报的附加层
静止目标分离
画面中静止不动的类人目标（模特、海报、挂着的反光背心、固定的影子）不会反复报警；系统会把从不移动的识别结果分离出来。
车灯强光与车辆重叠
夜间车灯的强光，以及与车辆重叠的识别结果，会被单独评估，以免把车辆移动误读为有人进入。
第二阶段验证
对于关键事件，识别结果在成为报警之前会经过第二次视觉复核，避免模糊画面产生不必要的告警。
报警触发时会发生什么
- 现场设备：警笛鸣响，入侵图标红灯闪烁，屏幕显示位置。
- 自动语音电话：拨打您的联系人。
- 短信与邮件：邮件中附有事发瞬间的截图。
- 手机推送：发送给平台用户。
- 事件录像和证据画面会被归档。
值班人员不只是听到报警，还能看到现场，几秒内就能判断是否真的需要出动。
最能发挥作用的场景
- 仓库与物流中心：夜间空置的大面积场地
- 建筑工地：材料、电缆和燃油失窃频发
- 工业厂区：废料、金属和设备的盗窃目标
- 停车场与车库：车辆及车内财物失窃
- 农场与农业企业：周界长且位置偏远
- 物业管理：周界安防与出入控制
完整清单见应用场景页面。
常见问题
它与移动侦测器有什么不同？
移动侦测器把任何动静都当作报警，包括树枝、猫、雨水、影子和昆虫。CamGuard AI 会判断画面中是否确实有人，从而消除整夜响个不停的空报警。
白天上班的员工会触发报警吗？
不会。监看时段按摄像机和区域分别设定。工作时段识别到人员不会报警。只有在设定时段之外或受限区域内才会产生报警。
黑暗中能识别到人吗？
可以。摄像机的红外夜视即可满足要求；系统会在黑白夜视画面上使用夜间专用过滤规则完成人员识别。
也能识别车辆吗？
可以。车辆识别作为独立规则与人员识别并行运行。工作时段之外驶入的车辆可以触发报警，停放的车辆会被分离出来，不会反复报警。