基于多种传感技术的入侵检测系统的制作方法

1.本发明涉及安防技术领域，提供了一种基于多种传感技术的入侵检测系统。


背景技术：

2.市面上现有的安防系统主要有两种技术：传感器技术和视频技术。
3.传感器技术主要有：微波，红外，激光，振动光纤。无论是哪种传感设备，都采用单一技术手段，主要聚焦传感器硬件设备本身，产生的数据简单且数量较少，无法表达更多的内容，加上缺乏处理数据的软件算法，无法适应复杂的环境，误报和漏报的比例都无法满足防护的要求。
4.视频技术主要利用摄像头采集的图像信息，采用图像处理算法，实时分析数据。主要的技术有电子围栏，画面对比，以及当下流行的基于视频的ai技术。虽然误报和漏报相比传感器技术有所提高，但是无论是哪种视频技术，都离不开大量的计算和实时视频数据，前者需要大量的处理器，后者需要大量的数据传输带宽资源。并且数据的处理和传输是不间断的，又消耗大量的电能，“计算资源+带宽资源+功率消耗”增加了项目建设投入和运营成本。另外，画面远处的入侵行为，由于画面小，像素点少，视频技术几乎无法识别，加上夜晚的光线条件差，会造成大量漏报情况，也是无法满足特定的防护要求。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于通过微波传感器和振动传感器预先做出事件判断，然后再通过视频ai技术进行事件识别，解决远处的入侵行为，由于画面小，像素点少，视频技术几乎无法识别，加上夜晚的光线条件差，会造成大量漏报情况，也是无法满足特定的周界防护要求的问题。
6.一种基于多种传感技术的入侵检测系统，包括：微波检测模块：获取微波传感器信号输出信号，通过傅里叶变换将时域信号转换成频域信号，然后滤波器获取15~35hz的输入信号，然后以ahz刻度统计单位时间内，微波传感器信号振幅超过阈值的次数，得到反应微波传感器输出信号在“次数
‑
时间”上变化的强度的微波特征数据波；并通过与特征数据波模板进行相似度判断，得到对应的微波事件；振动检测模块：获取传感器信号输出信号，统计单位时间内，传感器电压强度超过阈值的次数，得到反应传感器输出信号在“次数
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时间”上变化的强度的振动特征数据波；并通过与特征数据波模板进行相似度判断，得到对应的振动事件；视频检测模块：通过视频ai识别，对视频内容进行判别，判断是否检测出人员入侵，得到视频事件；值得注意的视频ai识别技术目前有很多开源的算法模型，供广大开发者使用，但是为了提高算法识别精度，需要大量的数据样本对模型进行监督训练，并且不断调整算法参数，因此本申请对视频ai识别的实现不再赘述，本领域技术人员在不花费创造性劳动的前提下可以从现有技术中获取对应的实现方案。
7.当所述微波检测模块检测到微波事件或者振动检测模块检测到振动事件，则启动
视频检测模块，得到视频事件；通过对微波事件、振动事件、视频事件进行判断，输出报警结果。
8.微波事件、振动事件、视频事件其主要是相互补充，相互验证，如有振动事件，无微波事件，再通过视频ai识别进行事件判断，如也无视频事件，则可联合判断为无侵入行为发生。本领域技术人员应当得知，此次仅为举例，实际应用过程中，根据需求进行相应的设置即可。值得注意的是，本申请的微波事件、振动事件采用特征数据波相识度比对方法进行事件识别，其不再是简单的微波传感器或者振动传感器输出的“1，0”结果。
9.对于事件，可划分为徘徊事件，破坏事件，翻越事件等，本领域技术人员中不花费创造性劳动的前提下，应当得知，事件可根据使用场景，使用对象等进行进一步划分，或者定义其他类型事件。
10.其中通过微波传感器传感器信号输出分析，可得到徘徊事件，然后在徘徊事件基础上，结合振动传感器检测到的振动事件（如弱振动、振动、连续性弱振动、连续性强振动），即可得到联合事件，如破坏事件或者翻越事件。
11.在上述技术方案基础上，将安防区域划分为核心区域和外围区域，在核心区域设置视频检测模块；值得注意得是核心区域应当是视频检测模块能够精确检测出入侵事件的区域。核心区域也可理解为视频检测模块所能覆盖的能够精确检测入侵事件的区域范围。
12.在外围区域设置微波检测模块和振动检测模块，当侵入对象进入安防区域时，通过微波检测模块和振动检测模块进行事件判断，同时启动视频检测模块，当入侵对象进入核心区域时通过视频检测模块进行事件判断。
13.值得注意的是本领域技术人员应当得知，也可在核心区域布置设置微波检测模块和振动检测模块，丰富核心区域内检测到的事件，值得注意的是同一侵入对象，出现在核心区域时，微波检测模块和振动检测模块与视频检测模块检测到的事件是不同的事件，其不同的事件相互补充，最终输出报警结果。如，微波模块输出人员徘徊事件，如存在剧烈振动，振动传感器输出剧烈振动事件，视频检测模块通过现有的视频ai识别技术，输出破坏事件，其中徘徊事件与剧烈振动事件组合在一起确定为联合事件（破坏事件）与视频ai识别输出的破坏事件相互验证，减少误报情况的出现。
14.值得注意的是，如在一个半径100米的安防区域内，如当侵入对象与视频检测模块的摄像头距离过远时，侵入对象中图像中的目标过小，很难通过视频ai识别获得准确的事件类型，因此需要通过微波检测模块和振动检测模块进行事件识别，当侵入对象距离摄像头足够近时则再通过视频ai识别获得精准的事件。
15.上述技术方案中，特征数据波模板获取方法如下：对不同入侵行为进行测试，得到不同场景对应的表示不同事件的不同特征数据波形，作为特征数据波模板。
16.上述技术方案中，根据传感器的类别不同，分别得到不同传感器的事件对应的特征数据波模板，特征数据波模板分为微波特征数据波模板和振动特征数据波模板。
17.上述技术方案中，根据微波类事件和振动类事件组合，输出不同的报警结果。
18.上述技术方案中，相似度判断方法如下：取待检测信号 ：
，其中中下标1为传感器下标，为时间刻度；特征波模板为：其中，与相对应，为特征波模板预设值，矩阵内其他元素同理；这个时候相似度不再是一个数，而是一个三维的向量，维度数与传感器个数相等;权重：其中n为整数；total_sim即为相似度，其中i为传感器下标，j为时间刻度下标。
19.本发明采用上述技术方案，因此具备以下有益效果：一、本发明提供的系统综合使用微波，振动，视频等多种传感手段，使用物联网技术框架，以及人工智能技术。相互联动，彼此配合，形成有机整体，实现“1+1 > 2”的组合优势，打造多层次、立体化的防控手段，有效的减少告警信息的“误报”，避免重要入侵事件的“漏报”，建设“纵深化”防护系统。如微波传感器与振动传感器不构成事件触发视频检测模块，一些微小，不需监控的环境振动或者微波触发也会触发视频检测模块，导致视频检测模块频繁无效触发，造成资源的浪费。
20.二、系统的主要优势还包括：全天候：本系统以传感器数据分析为基础，以视觉分析为辅助。白天、晚上以及不
同天气环境均能正常工作。
21.低功耗：智能传感单元的功耗极低，只有才传感器触发后才开始使用视频ai处理。而传感器的功耗极低。
22.低带宽：智能控制单元实时处理传感单元的大量数据。处理后再上报少量数据，同时视频数据也并非实时处理，系统正常工作情况下，大部分视觉传感单元处于休眠，正常工作情况下平均传输总带宽占用率不超过10%。
23.在某些野外场景下，低功耗和低带宽的特点尤为重要，甚至是不可或缺。低功耗带来的好处是取电点少，减少施工成本；对供电线路电压要求低，对供电电路影响小。极大的适应高铁周界复杂的供电条件。
24.低成本：本系统设备为专用定制开发，裁剪冗余功能，多种设备进行集成整合，大大降低了设备的造价。另外，系统对供电和网络带宽要求较低，降低了部署难度和建设成本。
25.三、传感器的数据改造：传感器是数据产生的源头，好的数据格式和形式，便于数据的分析。本算法结合实际应用场景，创造性的提出了一种数据形式，既简化了原始数据的复杂程度，减少了后续的数据分析难度，又没有造成过多的信息丢失，避免信息失真。
26.四、特征数据波形的构造：本方法的核心是构造空间，时间上多维度的特征数据波形，形成一个特征数据波形的矩阵，对需要检测的场景进行详细刻画和描述。在通过多种相关检测算法，准确检测出入侵场景。
27.五、振动和微波的关联关系：本方法充分利用了振动和微波两种不同数据的时间关联关系，进一步提高检测准确度。
28.六、简化的特征数据波形算法：充分利用振动和微波的关联关系，提出简化的增量算法，简化特征数据波形的提出和计算，极大的减小了计算复杂度。
29.七、本发明通过微波传感器与振动传感器的组合使用，通过微波识别人员徘徊，通过振动识别物体振动（如墙体破坏，翻越围栏会产生明显振动），通过2种传感器事件的组合，判断是否有人范围围栏、破坏墙体等行为，其通过2个简单的器件实现了新的入侵行为的识别。
30.八、通过将时域信号转换到频域，然后通过滤波器，过滤掉其他非人产生的信号，大大减少了其他非侵入行为的干扰。
31.说明书附图图1为微波示例波形；图2为振动示例波形；图3为人员徘徊微波示例波形示例；图4为事件对应特征数据波示例；图5为特征数据波与特征数据波模板相似度示例；图6为微波多传感器示例；图7为振动传感器波形示例；图8经过傅里叶变换后的频域波形；图9滤波后的频域波形；图10为安防区域划分示意图。
32.图中1为微波传感器和振动传感器、2为视频监控、3为侵入对象。
具体实施方式
33.本发明提过了一种基于多种传感技术的入侵检测系统，包括：微波检测模块：获取传感器信号输出信号，统计单位时间内，传感器电压强度超过阈值的次数，得到反应传感器输出信号在“次数
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时间”上变化的强度的特征数据波；并通过与特征数据波模板进行相似度判断，得到对应的微波事件；振动检测模块：获取传感器信号输出信号，统计单位时间内，传感器电压强度超过阈值的次数，得到反应传感器输出信号在“次数
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时间”上变化的强度的特征数据波；并通过与特征数据波模板进行相似度判断，得到对应的振动事件；视频检测模块：通过视频ai识别，对视频内容进行判别，得到视频事件；当所述微波检测模块检测到微波事件或者振动检测模块检测到振动事件，则启动视频检测模块，得到视频事件；通过对微波事件、微波事件与振动事件组合得到的联合事件、视频事件进行判断，输出报警结果。
34.对于事件，可划分为徘徊事件，破坏事件，翻越事件等，本领域技术人员中不花费创造性劳动的前提下，应当得知，事件可根据使用场景，使用对象等进行进一步划分，或者定义其他类型事件。
35.其中通过微波传感器传感器信号输出分析，可得到徘徊事件，然后中徘徊事件基础上，结合振动传感器检测到的振动事件（如弱振动、振动、连续性弱振动、连续性强振动），即可得到联合事件类破坏事件或者翻越事件。
36.在上述技术方案基础上，将安防区域划分为核心区域和外围区域，在核心区域设置视频检测模块；在外围区域设置微波检测模块和振动检测模块，当侵入对象进入安防区域时，通过微波检测模块和振动检测模块进行事件判断，同时启动视频检测模块，当入侵对象进入核心区域时通过视频检测模块进行事件判断。
37.当入侵对象进入外围区域，系统启动预警机制，密切换成微波事件、振动事件和视频事件的变化，当进入核心区域，系统则启动报警机制，通知值班人员处理，并可以启动远程声光驱离装置。在核心区域设置视频检测模块。
38.值得注意的是，如在一个半径100米的安防区域内，如当侵入对象与视频检测模块的摄像头距离过远时，侵入对象中图像中的目标过小，很难通过视频ai识别获得准确的事件类型，因此需要通过微波检测模块和振动检测模块进行事件识别，当侵入对象距离摄像头足够近时则再通过视频ai识别获得精准的事件类型。
39.上述技术方案中，特征数据波模板获取方法如下：对不同入侵行为进行测试，得到不同场景对应的表示不同事件的不同特征数据波形，作为特征数据波模板。
40.上述技术方案中，根据传感器的类别不同，分别得到不同传感器的事件对应的特征数据波模板，特征数据波模板分为微波特征数据波模板和振动特征数据波模板。
41.关于微波检测模块、振动检测模块实现事件检测原理说明如下：如果想要对传感器的数据进行进一步分析和挖掘，第一，必须扩展传感器的数据
信息数量，不能用简单的“0”和“1”表达；第二，另外需要增加传感器的信息类型，以便综合多维信息，提高判断准确率；第三，增加数据信息上报频率，增加数据信息量，只有数量多了，算法分析才有足够的数据用以分析。
42.第一，无论是微波传感器还是振动传感器，可以生成感知到的强度和频率信息。例如，微波传感器采用多普勒原理, 物体的移动会产生一个微小频率偏移，这个频率偏移与物体的移动速度成正比，能量大小与物体的远近和反射面大小有关。所以，通过检查频率的偏移量和能量强度就可以比较准确的检测移动物体。但是不是所有的移动物体都是我们需要检测的目标。例如，树叶摆动，飞鸟，飘动的杂物等。传统的微波传感器是无法区分这些移动的物体，所以会造成误报。所以本方案将携带频率偏移量的反射微波，做傅里叶变换，得到不同的频率值。通过大量的仿真和数据分析，得到人体移动产生的频率偏移量集中在15~35hz，在26
‑
28hz时最为明显。而其他物体的移动，造成的频率偏移量，有些频率分布均匀，有些频率或低或高。因此，通过数字滤波器，将我们感兴趣的15~35hz，尤其是26
‑
28hz的信号放大，抑制其他频率的波形。这样就可以将人体移动造成的频率偏移量的幅度突显出来。每一个竖线代表一个频率分量，高度代表该频率分量的能量。
43.从图9中可以看出，过滤波后，15~35hz意外的频率被明显抑制，那么我们就最大的程度保留了人体移动造成的频率分量，抑制了其他频率的分量。其他频率的分量可能是树叶摆动或者飞鸟等。
44.为了过滤噪声，避免误报，便于工程实现，简化计算，本方案创造性的在频域设置幅度阈值，每个250ms做一次傅里叶变换，并记录超过阈值的频率分量个数，累计4次，记录1秒内的超过阈值的总数。将“频率—时间—幅度”三个维度的信息统一起来，如图1所示是一个典型人员接近传感器时，可以组成一个“次数
‑
时间”分布谱，次数的意思是，在单位周期内，做傅里叶变换后超过幅度阈值的次数。一个统计周期内做多次傅里叶变换，所有超过阈值的频率分量累加个数。通过多次测试和优化，形成了一个人员接近的“触发特征”谱。
45.第二，单独微波的传感器，只能检测是否有移动物体靠近，增加另外一个维度的传感数据类型，与微波数据相互配合和印证，可以提高检测准确度，适应不同的复杂场景。采用多个高灵敏度传感器，采集信息更准确，与微波传感器类似，振动传感器也强度信息。即，单位时间内振动的次数较多，表明在传感器周围有比较明显的振动源，如果这种振动源短时间突然出现，就可以判断为异常场景。
46.第三，无论是微波数据还是振动数据上报的频率必须足够快，以反映数据的变化信息。目前系统采用rs485通信方式将传感器的数据上报至上位机，采集频率在500ms以内。通过提高采样频率，捕获传感器采集数据的微小变化。
47.通过上面三点的描述，将传统的开关式传感器的数据改造成有价值的动态的实时数据，数据多，采样时间短，可以刻画出不同的场景特征，例如：人员徘徊，翻越护栏，破坏墙体等。通过本文介绍的算法，进行数据分析，即，进行特征数据波形的相关性检测。如果待检测波形与预先确定的“人员徘徊”，“翻越护栏”，“破坏墙体”等的波形相似，那么就认为，发生了相关的行为，判定为相关告警。
48.通过以上三个方面，将传统传感器进行了深度改造，不但扩展了数据源，从“0或1的触发”式，变成了“单位时间的上报次数”，形成了数据谱；同时增加了数据维度，从单一微波数据扩展出振动数据，增加了数据的关联性；提高了数据的上报频率，可以捕获更小粒度
的数据变化。
49.如图3所示，人体移动会令传感器产生图3所示的波形。通过多次反复的测试，将这个波形稳定下来，就得到了微波特征数据波模板。
50.在实际安防场景中，如果传感器产生了和微波特征数据波模板波形相同或相似的微波特征数据波，就认为，传感器周围，再次发生了人员近处徘徊的情况。
51.这样整个方法就分成两个部分：1、在开发阶段或系统上线前，对不同的入侵行为多次测试，形成多个不同的特征数据波形，预置在系统中，作为特征数据波模板。
52.2、在使用阶段或系统工作时，实时检测传感器产生的波形，如果与特征数据波模板的波形相同或相似，就认为发生了对应的入侵行为。
53.至此，算法的基本原理已经阐述清楚。还有一点就是如何选择相关检测算法。相关检测算法很多，主要的作用就是评估待检测波形与特种波形的相似程度，有匹配滤波算法，欧式距离算法，余弦相似度算法。
54.考虑到应用场景的特点，采用余弦相似度算法作为相关检测算法。余弦相似度是最常见的相似度算法。基本原理如下：可扩展至多维，公式如下：这里 , 的分别代表向量a和b的各分量。
55.最后的结果是一个余弦数值，是大于等于0小于等于1的数值，与原始数值大小无关。如果等于1表示待检测信号的波形与特征数据波形完全一致，如果等于0，则表示两个信号完全不同。
56.在实际使用中当然不能如此简单。首先，特征数据波形之间不能明显相似，特征数据波形需要“正交”，即，特征数据波形要有区分度。通过实验发现单一传感器并不能满足特征数据波形区分度高的要求。所以需要对算法进行改进，采用过个传感器联合的方式，因为传感器部署的位置不同，具有空间区分度。
57.，时刻在三个传感器产生的微波次数分别为,,;最后特征数据波形是一个n*3维矩阵，“n”是时间粒度，“3是”传感器个数。这样就引入了空间位置的信息。即使单个传感器的特种波形一致，但是由于传感器的位置不同，特
种波形也行彼此区分。
58.上面说的特征数据波形主要是针对微波传感器产生的数据而言，为了是入侵场景的信息更加全面，引入振动传感器数据，振动传感器不同于微波传感器，是一种被动触发的传感器，即需要外部振动源使传感器产生振动。振动传感器产生的书数值信号量。振动越强烈，单位统计周期内的状态变化（从0到1或从1到0）越多。这样我们就可以建立和微波一样的特征数据波形。因此可以在“振动”这个维度上表示入侵特征。
59.同样根据传感器的空间位置，每一时刻，都是一个基于空间的振动数据的多维向量。如下公式，是t1时刻，三个传感器数值组成的空间向量。那么连续一段时间就组成了振动数据的特种矩阵。
60.值得注意的是振动采用b表示是为了方便区分，本领域即使人员也可采用其他字母表示；由此我们得到了微波数据的特种矩阵和振动数据的特征矩阵。通过实验分析发现，两个特征矩阵数据上相互独立，但是时间上又相互关联。例如，如果持续检测出微波的特征数据波形，说明有人员在传感器周围活动，当检测出微波的特征数据波形后一段时间，在同样的位置，检测出振动的特征数据波形，说明在传感器周围产生了振动源，可能是人员破坏传感器或者破坏墙体和护栏，需要报警，并高度关注。所以微波和振动的特征数据波形在时间上的关联关系，可以刻画入侵行为的时间顺序和具体的入侵程度。
61.另外，该算法有一定的变形和扩展，特征数据波形较多或者比较难以稳定，为了简便计算，可以将特征数据波形向量，从高维压缩成低维，从特征数据波形，变成数据增量，即表示成当前时刻相对于前一段时刻的数据变化量，数据变化的波形可能比较多，但是变化的数量相对一致，我们认为数据变化量是由人员入侵带来的，这样简化了特征数据波形的形态，减少了计算量和特征数据波形的数量。同样的，微波特征数据波形和振动特征数据波形都可以做这样的简化，简化后，二者的关联关系同样存在。这样做的好处是大大简化了特征数据波形的数量，减少了计算量。
实施例
62.采用图1所示的特征数据波作为特征数据波模板h，图2的特征数据波作为待检测信号s，于是有:h=[0,10,20,30,40,50,45,30,20,10,1,0,0],s=[0,0,0,10,30,30,30,40,40,20,10,1,0]不足的部分补0处理;定义s*h表示s与h中位置相同的数相乘，然后相加求和，数学表示如下：
s*h=0*0+0*10+0*20+10*30+30*40+30*50+30*45+40*30+40*20+20*10+10*1+1*0+0*0同理表示|s|2、|h|2:|s|2=[0*0+0*0+0*0+10*10+30*30+30*30+30*30+40*40+40*40+20*20+10*10+1*1+0*0]|h|2=[0*0+10*10+20*20+30*30+40*40+50*50+45*45+30*30+20*20+10*10+1*1+0*0+0*0]，即得到待检测信号s与特征数据波模板h的相似度为0.86。
[0063]
多传感器情况下相似度计算方法，本法发明列举3个传感器的情况，如图6所示，3个传感器在3个时刻产生的待检测波如下：取待检测信号 ：，其中中下标1为传感器下标，为时间刻度；特征波模板为：其中，与相对应，为特征波模板预设值，矩阵内其他元素同理；这个时候相似度不再是一个数，而是一个三维的向量，维度数与传感器个数相等;权重：
其中n为整数；total_sim即为相似度，其中i为传感器下标，j为时间刻度下标。
[0064]
上式中：则有则有则有则有total_sim即为相似度。
[0065]
如选用其他个数的传感器同理计算相似度。
[0066]
效果分析：目前行业内普遍的方案往往是采用单一的手段进行安全防护，主要有红外对射、激光对射、电子围栏、震动光纤、ai视频分析。采用单一技术方案，往往不能实现多技术手段的联动配合，防护效果不够理想，较难达到本方案的监测效果。这些单一技术的分析对比如下：2、红外对射利用不可见红外光对射原理，在投光器和受光器之间形成一个肉眼看不见的多束红外光栅组成的防范护栏，只要相邻两束红外光线被遮挡，即产生报警信号并自动向外发送警报。
[0067]
1、优点安装简便，维护方便。隐蔽的防卫方式：使入侵者在不知不觉中触警。
[0068]
2、缺点受天气、地形等外界影响比较大，安装容易有死角。误报率相当高。使用寿命短。
[0069]
二、激光对射激光对射报警系统采用了808nm波长不可见光激光技术，易于隐蔽布防，可以垂直
或水平安装在防范区域内。激光不会像无线电波、红外光那样，受到背景或不同温度物体的干扰。
[0070]
1、优点使用范围广，探测距离远。能耗低，可以全天候工作。
[0071]
2、缺点不能适应复杂的周界环境。发散角度小，受地理环境影响容易发生偏光现象。
[0072]
三、电子围栏电子围栏主要由集脉冲发射、报警于一体的控制器和电子围栏两部分组成。在不伤害入侵者的前提下，给予入侵者较难受的短暂电击警告，动摇其攀越围栏的能力与动机，达到了安全阻挡的目的。
[0073]
1、 优点具有完整的、有明确分界的电子围栏，具有强大的阻挡作用和威慑作用。具备报警接口，能与其他的安防系统联动，提高系统的安全防护等级。
[0074]
2、缺点电子围栏以阻挡为主、报警为辅。安装布线复杂、工作量大、维护量大。容易产生系统故障，导致某些防区不能正常工作，出现防区漏洞隐患。能耗高，误报率较高。
[0075]
四、震动光纤因震动、压力导致光纤形态被干扰而产生光信号相位的改变来达到报警。可以有效地探知周界围栏防护网被剪切以及围栏被攀爬的入侵企图。
[0076]
1、优点安装方便，使用过程中无需过多的维护保养。系统探测性能不受任何光、电磁干扰源的影响，具有抗干扰能力。
[0077]
2、缺点容易遭到人为破坏。误报率较高。
[0078]
五、ai视频分析ai视频分析通过应用智能视频分析技术将图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。
[0079]
1、优点效果直观，可直接反应现场情况。具备报警接口，能与其他的安防系统联动，提高系统的安全防护等级。
[0080]
2、缺点漏报率和误报率都较高，并且误报率和漏报率无法平衡。不能适应复杂的周界环境，极易产生视觉盲区。规模部署、算法服务器等费用超高。
[0081]
以上均采用单一技术方案，不能实现多技术手段的联动配合，防护效果不够理想。对比缺陷如下表：表 1对比缺陷表 红外/激光对射电子围栏震动光纤ai视频分析
有效性非常易受遮挡物的干扰，误报率高从护栏底部突破的可能，漏报问题无法解决易受周边环境影响，误报率高漏报和误报率较高，并且误报和漏报无法平衡。稳定性大量布设时平均故障时间迅速提高大量布设时平均故障时间迅速提高易受到人为破坏受制于视频算法的能力可靠性出现报警情况时，无法确认其特征出现报警情况时，无法确认其特征受天气影响很大，大雨天等时间基本失效对于周边复杂的场景（树叶茂密）无法识别安装方式只适用与规则周界的安装需要安装大量的支架，工程量大无法支持零散、碎片化部署安装难度高，极易产生视觉盲区建设成本规模部署，建设成本不可控规模部署，建设成本高短距离综合造价非常高规模部署，算法服务器等费用超高运营成本设备基本属于离线托管，运营成本很高维护量大需要应对不同的场景进行适应性学习后端服务器侧的能耗很大