越线检测

越线检测的核心是通过算法识别目标（人、车、物）跨越预设虚拟边界，核心逻辑是 “目标检测 + 边界交叉判断”，算法分传统与深度学习两类，应用聚焦安防、交通等多场景。

传统视觉算法：基于背景建模（如 GMM、ViBe）提取前景目标，通过几何计算判断目标坐标是否跨越预设线。优点是轻量、实时性强，缺点是易受光照、遮挡影响。

• 深度学习算法：基于目标检测模型（如 YOLO、SSD）定位目标，结合目标轨迹或帧间位置变化判断越线。优点是抗干扰能力强、识别精度高，缺点是对硬件算力有要求。

• 混合算法：融合传统算法的实时性与深度学习的鲁棒性，适用于算力有限但精度要求中等的场景（如边缘设备）。

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应用场景

禁区闯入检测（如变电站围栏、厂区危险区域）、警戒线跨越报警（如案发现场、防疫隔离带）。

围墙翻越检测、停车场车辆压线占道、学校 / 医院区域外来人员越线闯入预警。

流水线物料越界检测、车间人员进入设备危险区域预警、仓储货物超界堆放提醒。

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