移动监测和人形监测哪个好
挑选监控摄像头千万要小心了，你花高价买的智能侦测摄像头，很可能就是最基础的移动侦测，一词之差，体验天壤之别。移动侦测的原理呢，是单纯的对比前后画面的像素变化，树啦、飞虫啦、宠物啦都会被当成触发源摄像头，警报泛滥，百分之九十九都是误报，让人烦不胜烦。 而人形识别的原理呢，是内置 ai 芯片，实时分析画面的形状、轮廓、姿态，判断它是否为人。只有人类轮廓才是触发源警报，精准，极大的减少干扰，关键时刻不漏报。很多商家玩文字游戏，把移动政策包装成智能政策， 他们关键的区别在于，能否在硬件或算法层面把人从万物运动中区分出来。你学会了吗？关注我，了解更多安防小知识！
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03:14查看AI文稿AI文稿大家好，我是你们的朋友，在贵阳做监控的凯哥。很多朋友呢，在网上买的便宜摄像头，基本功能还过得去，但是报警这个本应该是标配的功能却形同虚设。说好的人行检测报警经常乱报， 明明没人也报警啊，到了晚上更是吵死人，那是客人实在受不了，只好直接把报警关掉了。 今天的凯哥给你说说，为什么低价产品的误报会这么多？触发报警有两种方式，移动侦测和卫星检测。 移动侦测的本质呢，就是计算画面差异，他不认识人，他只认识像素的变化。大家都知道，每一张图片都是有很多像素点组合而成的，你看到的动态视频本质上是摄像头以极快的速度，也就是每秒二十五帧去拍摄的照片。 移动侦测的关键动作就是系统会把相邻的两张图片进行对比，并且进行数学计算，计算这两张图对应位置的像素点是不是一样的， 如果一样就没事，如果不一样就会触发报警。简单来说就是当前图片和上一张图片发生任何变化都会报警，这样的机制就会不可避免的导致一个严重的问题， 物爆。因为它只有一个死板的标准，只要像素变了就是动了，它无法分辨这个变化是小偷还是树叶影子或者是窗帘的晃动。 光线变了物爆，物体影子变了物爆。一句话总结，移动侦测最基础的逻辑就是逐帧比对像素差， 虽然反应快，但因为没脑子，所以容易瞎叫。采用移动侦测的报警触发方式，除非在密闭空间用在室外简直就会乱报个不停，没法用。所以低价摄像头的报警坑就在这里。接下来我们说另一种报警触发的方式，人形检测。 人行检测是基于深度学习 ai 算法工作的原理，更高级。摄像头里是内置了一个巨大的人体数据库，他不是看图片的差异，而是去分析这个移动的东西轮廓是不是大概像人的形状结构，是不是只有两只手两只脚， 轨迹，移动方式是不是向人走的，他会过滤掉非人体的干扰，只锁定人， 那么优势就非常明显了。晚上的车灯、飘动的窗帘，甚至是影子都能被 ai 识别出来，只把人真正的人。总结一下， 移动侦测，只要画面里有东西就会报警，误报多，成本低。人行检测用 ai 算法只识别人形，有人闯入时才报警，更准更省心。现在主流的中高端监控基本都是用人形检测，误报远远低于移动侦测，但偶尔也有翻车的时候， 他认识人，但也会认错人。这是个 ai 算法深度的问题。在一些户外干扰异常复杂的环境，建议选用搭载 ai 大 模型算法的摄像头，才能真正的实现不误报。 怎么样，您学会了吗？凯哥认为哈，监控不应该只是事后的取证，事前的预防是更加重要的。所以选购之前呢，一定要向老板问清楚，报警的触发方式是移动侦测还是人形检测。
00:10查看AI文稿AI文稿移动侦测，风吹草动都报警误报太多。人形检测 ai 只认人，不漏报也不乱报。智能追踪，人走到哪，镜头跟到哪，装监控，记住这三个功能就够了。
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02:38查看AI文稿AI文稿短视频里经常有人评论说，人形导览机器人都是遥控的，现在中国移动也在做人形导览机器人，那么他们在世界上是处于什么水平？今天带你们看一台，看完你们就知道答案了。我先说个真实的案例，浙江移动的一个营业厅，去年上了这台机器人，你一进门，他就能主动跟你打招呼， 问你是查话费还是办套餐，然后就能直接帮你操作。办完之后，他还能生成接待记号，不用一线员工敲字了。 结果是什么？排队时间大大的缩短。你说遥控器能干？这个不可能，这是他打通了业务系统，人脸识别、 ai 速记，一套完整的服务能力。再讲一个广西一家科技公司的展厅，以前讲解员要培训两周后才能上岗， 新人上来还经常被问住，现在这台机器人企业专属知识库，一位产品参数、落地案例，技术原理全在脑子里。我现场还问了一个挺偏的问题，你们这套方案在杭州有落地吗？ 他直接答，有的，滨江园区去年十二月份上线，能耗降低了百分之二十三，连具体城市、具体时间具体数据都能说的出来。这不是背稿子，这是真知识库加真问答。还有一个点我觉得特别有意思，春晚那个机器人武术跳舞顶级，那是小脑发达， 这里简单科普一下，机器人的小脑负责运动、控制、平衡，跳舞，让他动的稳，动的准。 机器人的大脑负责理解、记忆、决策，能听懂人话，记得你是谁，知道该干嘛。春晚那个是小脑的天花板，但今天这台他文武双全。刚讲完展厅的专业内容，音乐一响，直接开始群舞，奇的跟排练过似的，讲解员秒变氛围组流量那是杠杠的， 他到底是怎么做到的？我猜三个核心，第一， v i a 大 模型，他能认出你是谁，记得你来过，理解你问什么？第二，五 g 家园平台建地图标点位配讲解，你在后台拖拖拽拽，简简单单就能搞定，不用依靠技术团队。第三， 开放二次开发，想对接业务系统，想改外观，想加功能，他给你留了接口，你自己写代码就行。你问他处于世界什么水平，我直接说几个硬指标，四十一个，自由度比很多同类产品多一倍， 最高二百七十五 top 算力相当于一台高性能电脑。五 g 全模式联网， wifi 断了，你也不用担心他掉线， 更重要的是能同时做到迎宾讲解，舞蹈表演、业务办理，连资协同的过来，中国移动这台 就是其中之一。所以他是遥控的吗？不，他是带脑子的，他在中国是什么水平？在商用橄榄这个赛道，他已经是一梯队。你们还见过哪些被误解的中国科技评论区聊一聊？
165“心有灵犀”机器人
00:20查看AI文稿AI文稿家用摄像头第一名知名度第一名，银石性价比第一名，卓米尼 清晰度第一名，小米灵敏度第一名，乐城实惠第一名，联想品质第一名， t t。
27科技管家小y
00:30查看AI文稿AI文稿还好昨天没卖，今天德士曼 c 五摄像头新品上市了，居然只要三位数！以前那种普通摄像头只能看到有人，但不知道是谁。而这款摄像头有人形检测功能，哪怕是在昏暗的地下室也能看的清清楚楚。更厉害 的是，它的宠物监测功能和人形检测能单独设置，不再为想监控宠物结果画面全是人的尴尬场面而烦扰，时时推送提醒，发现异常情况立马 app 告警。甚至还有语音对讲功能，让你远隔千里之外也能向对方喊话，安全感直接拉满。
09:32查看AI文稿AI文稿如果你认为机器人只是一个服务于人类的效率工具，那么人形机器人几乎就是一个错误的设计。因为从工程优化的角度来看，人形的结构就是反效率的， 轮子的移动效率远远高于双足，工业机器臂的精度远高于五指结构。人形机器人看起来既昂贵又脆弱，除了舞台表演，他距离真正的大规模落地应用似乎还差的很远。所以很多人认为呢，人形机器人是资本吹起来的泡沫，毕竟象人本身就具有巨大的噱头。 但如果我们把市场情绪、泡沫这些因素都剔除掉，只问一个单纯的技术问题，在已经有了高效的专用机器人的情况下，做人形机器人还有必要吗？答案取决于你如何定义他。 对人形机器人非常坚定的是马斯克，在他的序势里，人形机器人 optimus 不是 一个产品，而是归机文明的一部分。他不只是去帮你完成某一个任务，而是他会复制你，甚至在劳动力上替代你。 要实现这种能力，人形机器人要先跨越非常多的工程和算法的障碍。第一个难题是双足行走。很多人看到机器人能走、能跳、能后空翻，就觉得行走问题已经解决了，但双足行走真正的难题不在于能不能走，而是能不能在未知的环境当中长期稳定的走。 我们人类在行走的时候，每一步都有向前摔倒的倾向，但因为我们有进化了，上一年的神经反馈系统可以实时的把人拉回来，让我们保持动态稳定，这个过程叫做受控坠落。 当一个物体在跟地面接触的时候，由接触点围成的区域叫做支撑多边形。在静止的状态下，只要物体重心的垂直投影落在这个区域内，地面就能够给他提供一个可以支撑的反作用力，把这个物体稳稳的托住。 但如果重心的垂直投影跑到了这个区域的外面，就会产生一个翻倒的力矩。像机器狗有四条腿支撑区域大，重心和受力的中心都有更大的安全余量。 但人形机器人只有两条腿，支撑区域已经很小了，在行走的时候大部分时间都处于单腿支撑的状态，支撑多边形变得更小， 而且行走的时候还会伴随着加速度的惯性力和角动量。 系统要稳住的就不仅仅是重心了，而是所有力合成以后在地面上形成的受力作用点，这个点叫做零力矩点，要保证这个点在脚掌的支撑区域以内。 你想象一下啊，我们的身体再往前倾的时候，脚底压力最集中的那个点会从脚后跟往前移到前脚掌，一旦前倾的幅度太大，受力重心被挤到了脚掌之外，那么地面的反作用力就没有办法抵消翻倒的趋势了，你就必须赶紧迈出下一步撑着，不然就会摔倒。 但机器人不具备像人一样的调节系统，它依靠的是电机传感器和控制算法，传感器探测外界的反馈，控制算法生成运动策略，再把数据传给电机，带动电机的运动 算法必须在极短的时间里评估当前的状态，进行粒距的计算，调整受力情况，只要稍微发生延迟，误差就会一点点累积放大，然后摔倒。 这是一个高度非限性，需要实时预测的动态稳定控制问题。机器人不像游戏角色那样可以无限试错，摔倒一次硬件损耗就会存在，修复的成本也是很高昂的。很多人会说，现在机器人不是走的挺好的吗？还会后空翻也没事啊。 现在的机器人大多是在可控的环境里面运动，复杂的动作都是预先排练好的，包括春晚上机器人跳舞，这些动作都是经过了反复训练。 而且后空翻这个动作反而是相对简单的，它是一个可以在短时间精确建模的物理问题。起跳力矩可以计算，空中的运动遵循缸体动力学。落地的位置可以预测，是一个相对封闭的系统， 但真实的行走是一个开放系统，地面摩擦系数是未知的，地形是未知的，还可能受到外力的干扰，手里拿的物体的重量也会随时变化。应对不同的环境需要切换到不同的计算参数和控制模式，要在毫秒级的时间内完成模式转换， 切换的慢一点，或者切换的不够平滑，就会摔倒或者震荡。所以双足行走的难度不是动作本身，而是泛化能力，如何在未知的环境当中稳定运动非常难。 如果说双足是稳定性的难题，那么手就是自由度的难题。人的手有二十七块骨头，二十多个自由度。 每个自由度都可以理解为是一个运动变量。比如人的每根指头有三个关节，他们可以弯曲侧摆，拇指的关节还可以旋转，手腕还可以产生几个动作，轻轻松松就超过了二十个自由度，而且每个手指从伸直到握紧，这中间有很多个不同角度的弯曲状态。 假设每个自由度只取最简单的一百种状态，那么两个自由度就能产生一百的二次方种状态。二十个自由度就有一百的二十次方种状态，这叫做状态空间爆炸。计算难度会指数级的爆炸， 但真正的难点还不在这里。每个自由度不是独立的，而是彼此联动的。当你弯曲食指的时候，其他的手指会变化，力的分布会变化，手掌的结构会变形。 这是一个动力学偶合的系统，在数学上需要求解的是非限性多变量偶合的微分方程组。这个非常复杂的计算也必须在毫秒级完成。 另一个非常麻烦的问题是，首要处理的事件通常是不连续的。系统的运行策略需要不停的切换， 比如手要去拿一个杯子，他在空中移动的时候是位置控制，一旦碰到了杯子，就必须从移动的计算切换到主抗控制的计算。这不是平滑过度的，而是瞬间的模式切换，切换慢了，就可能出现把杯子弄碎或者是打滑的情况。 真实世界充满着离散的世界，如果把现在的人形机器人放到生活当中，别说让他帮你干活了，他大概率只能给你添麻烦。 计算复杂，再加上高自由度的运动耗能必然很高，电池的能量密度远低于碳基生物的代谢系统，续航就会成为瓶颈，他可能连任务都没有做完就直接停机了。 而且人形机器人的关节也是个巨大的工程难题，双足行走的每一步都会对关节造成很大的冲击，人有软骨，肌肉和韧带都能够缓解冲击，而且还有很强的自我修复能力。 但机器人的关节只能够依靠电机、减速器、齿轮、轴承这些零件，金属在循环，受到冲击的情况下，很容易产生物理疲劳，他还没有自愈能力，使用的寿命也是很大的问题。 到这里啊，结论似乎很清晰，如果机器人的目的只是效率工具，那么做成人形确实是没有必要的，他的商业可能性很低。所以呢，大公司做人形机器人的目的啊，就不是效率，而是通用性。 工业机械臂效率很高，但只能在固定的场景使用。扫地机器人效率很高，但功能单一。人形机器人不是专用工具，而是一个通用平台。通用平台意味着什么呢？意味着你可以通过软件的升级，让同一个物理操作平台完成不同的任务。 他可以帮你叠衣服、扫地、换饮水机的桶装水，还可以当你的心理咨询师。这跟计算机的诞生逻辑是非常类似的，最早的计算机呢，都是为了解决某一个单一的问题，而现在的计算机都是为了通用而生的。 你想想哈，在未来，人形机器人可能是你身边最了解你的朋友，你甚至会把重要的事情托付给他，比如授权他帮你签合同，或者是帮你打官司等等的。因为他长得跟你很像，所以呢，你也可能会把情感投射给他。 第二个很重要的原因是，很多科学家认为呢，真正的智能不应该只是大语言模型，还需要感知行动能力，参与现实世界的交互。 如果没有身体， ai 只能在符号世界当中运转，无法真正理解物理世界。现在巨胜智能有一个很大的问题是缺乏真实物理世界的数据，人形机器人可以用最接近于人类的方式去采集数据。 如果高级智能需要扎根于真实的世界，那么人形机器人就可能成为重要的数据来源。第三个原因也很重要，这个世界的基础设施是围绕人来设计的，工具是为手设计的，楼梯是为腿设计的，灶台的高度是为人的身高设计的。 如果机器人不是人性，就必须重构世界，你还得给他的轮子修个斜坡，门把手还要为他单独设计，很多细节都要因为机器人的普及而改造一遍，成本一点都不低。 所以，机器人长得像人啊，不完全是因为人类的自恋，而是在赌件事情，未来机器人的技术成熟以后，世界的基础设施是否还是围绕着人来设计的？如果仍然是的话，那么人形机器人就是兼容性最好的 人形机器人，集合了材料工程、能源技术、居生智能等多个领域的超级难题。所以语数科技的创始人王星星说呢，谁能够做出人形机器人做的大模型，那他就是世界上最好的机器人公司和最好的 ai 公司。 回头看到，从图灵在一九三六年发表了第一篇跟机器计算有关的论文，到五十年代提出人工智能的概念，再到计算机的普及，再到现在 ai 的 出现，也就不到一百年的时间，在这几十年里面，世界发生了天翻地覆的变化， 也许再等几十年，现在认为不可能的事情在未来就真的能够实现了呢？最后呢，如果你也对这些有趣的科技思想感兴趣，那欢迎加入我的专栏，禁止的量子在这里呢，我会常年的持续的跟进前沿科技的发展，用科学的视角重新看待这个世界，陪你一起探索宇宙的奥妙。
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