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提到虚拟电子围栏，很多人首先想到的就是视频虚拟围栏，也称之为视频周界报警。多数摄像机都支持电子围栏以及电子过线，联动触发报警或录像。

视频虚拟围栏确实很有用，但是也有很大的局限性：

• 视频虚拟围栏是一种视频分析技术：不同于深度学习需要大量算力，基于视频分析的视频围栏部署相对简单，准确率也有一定保证。对于区别移动目标的视频虚拟围栏，就需要建立在深度学习模型基础，比如区别移动的人、车、物，只实现类别区分，不实现目标辨认；

• 视频虚拟围栏不能辨认目标

• 传统理解的人脸识别摄像机和支持电子围栏摄像机有些不同，人脸识别摄像机一般对于安装高度以及视野中人脸的占的比例有一定的要求，同时需要提前录入识别群体的人脸等使用条件要求；多数工业现场摄像机，只提供电子围栏功能，并不满足人脸识别摄像机的使用要求。

• 由于没有办法辨认目标，导致工业场景授权虚拟围栏的场景，网络摄像机的视频围栏功能无法满足；

• 其次对于复杂的现场环境或者一下大场景场景，很难用摄像机无法实现覆盖；稍大和复杂的场景，需要多个摄像机，基于多摄像机的虚拟围栏的实现就复杂的多；基于视频虚拟围栏实现人数统计的准确率也是没有办法保证，基本上只有80%左右；

• 最后视频围栏对于环境的照度有一定的要求：类似夜晚或者照度无法保证的地下空间，以及类似煤矿作业面环境比较恶劣，视频围栏根本没有办法落地使用；

视频虚拟围栏很实用，也很常见，但是功能有限，不能有所有问题视频AI都能解决的错误思维；

基于协作式的UWB电子标签的立体空间围栏会是好的解决办法：

• 协作式本身需要目标佩戴电子标签，通过电子标签辨认不同目标

• 基于UWB射频雷达的方式，区域覆盖相比视频更容易

• UWB射频对于使用环境基本上没有什么要求，能很好的适应恶劣的环境

协作式UWB立体空间围栏也有局限性-需要解决目标不佩戴标签的问题，有以下技防手段：

• 采用生命体征检测的手环作为电子标签，通过人体检测杜绝不带标签的现象

• 结合现场监控摄像机视频围栏发现目标，同时基于UWB围栏辨认是否存在，实现有人无卡的判断

• 在摄像机人脸识别的应用场景，基于UWB围栏同时实现目标是否佩戴电子标签的判断