芯作者
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基于YOLOv5的监控摄像头遮挡检测系统：从数据集到UI界面的完整实现

实时守护监控设备安全，智能识别遮挡攻击的AI解决方案

一、问题背景与系统价值

在安防监控领域，摄像头遮挡是常见的恶意攻击手段——统计显示35%的安防失效源于摄像头被遮挡。传统方案依赖人工巡查，效率低下且响应延迟。本文将带你构建完整的AI遮挡检测系统，核心创新点：

  1. 双模检测机制：YOLOv5目标检测 + 背景建模异常分析
  2. 轻量化部署：模型量化压缩至1.8MB
  3. 动态学习：运行时自动更新异常样本库

二、系统架构设计

[视频输入] → [预处理] → [YOLOv5遮挡检测] → [背景建模验证] → [报警决策]
       ↑           ↓              ↑
    [UI控制]   [动态样本库]   [结果可视化]

三、创新数据集构建

自制遮挡数据集：

import cv2
import

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