AI检测的流程如下图，将摄像头采集的视频以隔几帧检测一帧的方法进行检测，并检测到人后向服务端上报事件。
测试用例设计
验证AI识别的准确性，可以从两个方面出发：采集视频中有人却未检测出人、即漏报和采集视频中没有人却检测出有人、即误报。因此设计测试集分类如下：
测试集收集
由于AI人体识别是经过大量的测试集对模型进行训练，并让采集的视频通过AI模型进行分析识别，我们要验证AI识别的准确性，必须要找到更庞大的测试集来验证，因此，如何寻找更庞大的测试集是AI测试中的最大难点。目前，我们通过一下三个方法来收集补充测试集：
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使用摄像头进行实际拍摄，人为制造场景测试；
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在网络上搜寻符合测试场景的视频测试
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获取实际场景中摄像头的视频进行测试
其中，由于实际拍摄的场景受到的限制太大，无法拍摄各个场景下的测试集，因此，大部分测试集都是通过网络上查找，如，影视作品中的飞檐走壁、翻墙偷窥、暗杀、各种天气环境、各类宠物、战争剧中的偷渡，伪装等等，剪切符合测试需要的视频进行测试，并逐渐扩大测试集~~
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本文转载自 360质量效能