施工现场视频识别误报率高，先查这五处

某项目上了未戴安全帽识别，第一周报了三千多条。安全员把每条都看一遍，花了两个整天，最后确认真正需要处置的不到四十条。这种系统很快就会被关掉，而问题大多出在部署环节。

一、机位高度与俯角

摄像机装在两米高的临时立杆上，画面里全是人的后脑勺和帽檐背面，模型看不清是否佩戴。安全帽识别建议装在四至六米高度，俯角控制在 30 至 45 度，能同时看到头顶与肩部。

二、逆光与夜间

西向机位下午逆光，画面一片剪影；夜间补光不足，人脸与帽子融在一起。这类机位要么换位置，要么加装宽动态摄像机，靠调算法参数解决不了。

三、识别区域没有收敛

整幅画面都参与识别，材料堆场、塔机司机室、围挡外路过的行人都算进去了。应当在平台里画多边形区域，只保留作业面，把堆场和通道排除。

四、阈值一刀切

不同场景的置信度阈值应当分开设。作业面人流密集处提高阈值减少误报，临边、洞口等高风险区降低阈值宁可多报。

五、没有负样本回流

误报的截图要能一键回传成负样本，每月做一次小样本再训练或阈值微调。没有这一步，误报率永远停在第一周的水平。

五件事做完，通常能把误报压到原来的三成以内。剩下的部分才是真正需要算法迭代的空间。