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高校「校园安全」AI视觉分析上线后，为什么误报率反而居高不下？——从算法选型到场景适配的四个避坑经验
高校AI视觉安防系统上线后误报率居高不下，根源在于"通用算法"与"真实场景"之间的鸿沟。本文基于灵瞳·校园安全智慧中枢的设计经验与校园安全管理平台的部署反馈，从算法选型、场景适配、多模态融合、告警闭环四个维度深度拆解误报成因，并提出"场景化训练+分区定制+多模态融合+闭环优化"的降误报实战方案，为高校保卫处和智慧校园建设者提供可落地的避坑指南。
2026/05/27
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从「告警」到「闭环」：AI视觉安全方案落地校园后的三个运维关键与效果评估方法
AI视觉分析正在重塑校园安全管理，但告警不等于安全。本文基于灵瞳·校园安全智慧中枢方案在高校的实施经验，深入探讨从告警到处置闭环的三个运维关键——告警分级、标准化流程、数据驱动优化，并提供一套可量化的效果评估方法，为高校保卫处长和安全信息化负责人提供实操指南。
2026/05/27
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