网络摄像机的视频检测到底是哪儿负责：本地or服务器？

newkit

一般认为网络摄像机出于100-200元的成本、2-3瓦的功耗考虑，本地算力是很弱的，视频检测依靠云端；

上边俩图也佐证，高端版本一旦具备本地算力，是作为宣传卖点的。

既然如此，那摄像机应该时刻上传视频到服务器才对。【注：不要认为这个数据很大，网络摄像机分辨率/帧率都低，监控的大部分画面长时间静止+H.265压缩，所以码率不高的。】

然而我查看路由器的流量统计，却发现视频似乎没有上传：



这是两台网络摄像机的单周上传流量。

绿色这台，区区100多兆，也就是几百张异动抓拍照片的量；红色这台开通云录的，3个多G，也只是异动视频的总和。

而两者的一周视频总量，应该分别在30-40G左右。

这就打脸了。

进一步推论，网络摄像机的视频检测，也是在本地完成？


那往服务器送的，只是异动时间、一张照片或者5秒视频而已，几个字节-几十K而已。在wifi信号良好、网络通畅的前提下，却难以避免漏报，又是为何？

799946503

服务器带宽很贵的，不可能一周几十G传上去
而且一般摄像头有两个码流，主码流的码率高，用于录像保存，副码流的码率很低，一般用于预览
这种AI应该是本地先弱检测，检测的条件比较宽松，然后把检测到的画面用副码率上传，服务器再进行进一步的精细检测，符合条件的，调取这个时间段主码率的视频再上传

newkit

799946503 发表于 2022-10-26 09:20
服务器带宽很贵的，不可能一周几十G传上去
而且一般摄像头有两个码流，主码流的码率高，用于录像保存，副码 ...

多谢指教！主副码流确实存在。我某台摄像机设置为“流畅”，分辨率/码率/帧率都降低很多，但是推送截图依旧是按照高清格式的。

弱检测我也是刚刚才了解（原先我以为要么本地、要么服务器），现在看来确实如此，从成本、厂商角度，也必须如此。
另一个帖中坛友亦指出和您类似的说法。我回帖如下：

本帖最后由 newkit 于 2022-10-25 19:10 编辑 不笨后悔 发表于 2022-10-25 14:39 先检测动静 有动的东西，再去检查是不是人，计算量大大降低了 不错的解释。检测到变化后，才上传前后若干帧供服务器判断。所以不会产生很大的上传流量。 这个思路也解释很多其他现象。比如标注人形标签，方便筛选查看。旧版本摄像机也可以。因为这是服务器决定的？ 但具备“AI人形识别”的较新版本摄像机，同时会有红色方框追随人形或者人脸。这是本地芯片自行叠加的？ 当然这种人形判断是很粗放的，即你说的弱检测。有时候对着一盆稍具人形的花也持续几小时地叠加红框；但到了服务器，算力更强，就能判断剔除。 （也有误判，比如挂着的衣服随风摆动，很容易误报，因为实在太像了。） 那问题又回到出发点，即漏报的主要原因： 首先还是wifi的稳定性。本地虽然检测到变化，但是由于wifi原因，并未及时、准确地上传给服务器，从而漏报。 （我有摄像机甚至和路由器近在迟尺，也会漏报。wifi不确定因素太多了，容易丢包。你浏览、下载时觉察不到，但监控这种实时要求高、又无法校验的，还是会受影响——只能这么解释？） 其次是算法问题。本地准确判断为人形，但服务器只判定为画面变化。这种情况约5%。导致人形报警失去意义，因为你一筛选，就会漏看有人的画面。 稳定性，如果改用有线摄像机，应该大为改善吧。毕竟传输得到保障，而仅仅分析异动是很简单的，这样在外网畅通前提下，能否杜绝漏报？ 算法，似乎无解。本地芯片也可能漏判人形的。“AI”网络摄像机、硬盘录像机均如此。无非本地+云端的双重判断，降低误判率而已。

以上不知是否正确，或者您能否分析一下，漏报的可能原因？