河北
上个月收到一条合规检查通知，附件里要求公司把过去三个月的店招门口监控录像全部脱敏后归档。我打开文件夹一看，32段视频，每段从5分钟到一个半小时不等。
第一条就劝退了。打开编辑器，用矩形选框框住一个骑车经过的路人，拉到下一帧，脸偏了半厘米，框露出来了；再拖回去调。
这种活最大的问题是它不考验技术，考验体力。一段十分钟的视频，按每秒25帧算，600次操作。每次操作包含：找对关键帧、调整选框位置、确认大小、跳到下一帧。漏一个像素没盖住，合规不过关；盖过头了又把有用的画面切坏了。
后来我换了个思路。与其一帧一帧地手动框，不如让工具先把目标找出来。
导入视频的时间不到10秒。选择"人脸"识别后，它在背景里跑了一会儿，然后把结果铺在时间轴图层上。32段监控，大部分路段的路人、两辆经过的汽车车牌自动标出来了。然后才轮到人工——时间轴上拖动调整位置，偶尔补一个框选。
这里说清楚边界：AI标注不是全对的。远处、侧脸角度超过45度、光线昏暗的情况会出现漏检；部分画面需要手动框一下确认。但它把重复劳动的基数砍掉了。
导出后检查了12段，发现3处微调位置就够了。总耗时从估计的8小时落到不到2小时。准确率问题靠导后的抽查机制兜底。
macOS平台的操作路径很固定：先把视频文件拖进软件窗口，左侧栏选识别类型并启动，等结果加载到时间轴图层上逐段核对，确认无误后导出。
Windows版本界面布局略有不同，核心思路一样——先让算法把目标标出来，人工只做收尾工作。
合规这件事本身不讨论。关键在怎么执行：先把能自动化的部分交出去，人只处理AI搞不定的那10%到20%，比逐帧对抗强得多。
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