算法能力总表

目标检测算法

配置算法名称、算法包分组（默认「大模型算法」，输入新名称会创建新的算法包分组）；输入检测目标，点击「高级选项」进行更详细的算法配置。

检测目标

用于指定本次算法分析的基础检测对象类别，确定系统关注的目标范围（如人员、车辆、物品等）。若未配置，默认对系统支持的全部可识别目标生效。

提示词原则：有效特征并非配置得越多越好，建议用一句完整、准确的描述，一次性明确检测目标及其关键特征。

有效特征配置

定义目标必须满足的命中条件集合，描述目标应具备的正向属性或行为特征，用于进一步筛选「有效目标」。

• 外观属性：反光衣、安全帽、工服等
• 行为特征：奔跑、攀爬、摔倒等
• 状态特征：移动、静止、停留等

作用：缩小检测范围、提升目标精度、过滤无关目标。

匹配规则

• 全部满足（AND）：目标必须同时满足所有配置特征才视为命中。例：穿反光衣 + 戴安全帽，须同时满足。
• 满足其中一个（OR）：目标满足任一特征即命中。例：穿反光衣 或 穿红色工服，满足任意一个即可。

排除特征配置

定义需要直接过滤掉的目标规则集合，用于剔除干扰目标、排除非关注对象。

一旦命中任意排除特征：目标立即被忽略，不进入任何后续判断流程。用于明确「不参与检测与告警」的目标属性或类别。

告警策略

用于定义「检测结果 → 是否触发告警」的逻辑规则。

• 正向告警（检测到目标时触发）：目标满足检测类别、有效特征（若配置）且未命中排除特征 → 触发告警。适用：未戴安全帽、非授权人员进入、区域入侵。
• 反向告警（未检测到目标时触发）：在指定区域/时间范围内未检测到目标存在 → 触发告警。适用：岗位无人值守、人员离岗、设备缺失/空岗。

可视化展示配置

控制是否展示算法推理过程与结果的调试可视化能力。

• 建议策略：生产环境关闭；调试/验收开启。
• 标签：用于前端展示的目标语义标识字段，告警名称展示（如「未佩戴安全帽人员」）。
• 推理时间：大模型推理时间间隔。设置太短容易造成大模型推理队列积压。

目标计数

基础配置方式与目标检测一致（检测目标、有效特征、排除特征、ROI 区域等），区别在于告警策略：主要根据检测到的目标数量进行判断和触发告警。

通过设置目标数量阈值，可实现更精细化的值岗人数管理——如判断值守区域内实际在岗人数是否满足要求，当人数不足、超出限制或异常变化时触发告警。

文字识别

• 有效特征配置：定义目标需满足的正向识别条件，只有符合配置特征的目标才判定为有效。例：目标区域内存在清晰可辨认的文字或数字，内容完整、无遮挡、无缺失，满足识别要求。
• 排除特征配置：过滤或忽略不满足识别条件的目标，避免误判。例：画面模糊、目标不清晰、文字或数字无法辨认、存在遮挡或缺失，将被排除、不参与后续判断。
• 可视化展示配置：文字识别的可视化展示不能关闭。

算法绑定（ROI）

每次修改大模型算法配置后，需先取消当前视频流中已关联的原算法，再重新选择并配置更新后的算法，确保新配置正确加载并生效。

点击「编辑多边形」进入 ROI 区域绘制模式，通过绘制自定义多边形区域精确限定检测范围，仅对 ROI 区域内的目标进行识别、分析和规则判断，提升检测准确性并减少无关区域干扰。

同时可指定 ROI 命中策略。