传统监控为何难以实现“主动预警”

理解智能监控主动预警的价值，首先要明确传统监控在安防工作中的核心痛点——传统监控本质上是“画面采集与存储设备”，缺乏“识别与分析能力”，无法满足现代安防“事前防范”的核心需求，其痛点主要集中在四个方面，也是计算机视觉技术落地安防的核心切入点。

（一）人力成本高昂，监控效率低下

传统安防监控依赖人工24小时值守，通过观看监控屏幕识别异常情况。但实际场景中，一个中等规模的园区就可能安装上百个监控摄像头，一个交通枢纽的摄像头数量甚至可达上千个，仅靠少数工作人员，根本无法同时监控所有画面——人类的注意力有限，长时间观看监控屏幕会出现疲劳、走神，据统计，人工监控的异常识别率不足30%，大部分异常行为会被遗漏，等到事故发生后，只能通过回放录像追溯责任，无法实现事前预警。

例如，某工业园区有80个监控摄像头，安排2名工作人员值守，每人需要同时监控40个画面，连续值守2小时后，注意力会大幅下降，对于画面中出现的“人员翻越围墙”“违规动火”等异常行为，大概率无法及时发现，等到事故发生（如火灾、财物丢失），再回放录像时，早已错失最佳处置时机。

（二）被动追溯为主，缺乏事前防范能力

传统监控的核心功能是“记录画面、事后追溯”，无法对画面中的异常行为进行实时识别和预警。无论是盗窃、斗殴，还是火灾、踩踏等事故，只有在发生后，工作人员才能通过回放监控录像，了解事故发生的过程、查找相关人员，而无法在事故发生前识别隐患、提前处置。这种“事后补救”的模式，无法从根本上防范风险，尤其是在人员密集、风险等级高的场景（如火车站、商场、校园），一旦发生事故，后果不堪设想。

（三）数据量大，检索难度高

传统监控设备会24小时不间断存储画面数据，一个摄像头一天产生的视频数据可达几十GB，一个园区一天的监控数据甚至可达上TB。当需要查找某一特定异常行为（如某一时间段的陌生人员出入）时，工作人员需要手动回放大量视频，耗时耗力，检索效率极低，往往需要几个小时甚至几天才能找到相关画面，无法快速响应处置需求。

（四）场景适应性差，抗干扰能力弱

传统监控对环境的适应性极差，在夜间、雨天、大雾、强光等复杂环境下，画面会出现模糊、失真，人工无法准确识别画面内容；同时，对于一些复杂场景（如人群密集区域的个别异常行为、隐蔽区域的违规操作），人工监控也难以精准区分，容易出现误判、漏判。

正是这些痛点，推动了安防领域从“传统被动监控”向“智能主动预警”转型，而计算机视觉技术的成熟与落地，恰好解决了传统监控的核心短板——让监控设备具备“自主识别、实时分析、主动预警”的能力，将人力从繁琐的监控值守中解放出来，实现安防工作的“降本、增效、防患于未然”。