系统架构
AI增强架构将视觉大模型、多模态大模型和大语言模型无缝集成到现有的视频监控系统中，提供以下增强功能：
精确物体识别与跟踪 深度场景理解与上下文分析 智能告警分析与误报过滤 自然语言告警解释与建议
支持的大模型类型
系统支持以下类型的AI大模型集成：
1. 视觉大模型
用于物体检测和基础场景理解：
- YOLO系列
：YOLOv8、YOLOv9等，用于快速准确的物体检测 - SAM (Segment Anything Model)
：用于精确的物体分割 - DINO
：用于零样本物体检测和跟踪 - CLIP
：用于图像与文本概念的关联
2. 多模态大模型
用于深度场景理解和视觉-语言关联：
- GPT-4V/GPT-4o
：OpenAI的视觉语言模型，通过API调用 - Claude 3
：Anthropic的多模态模型，通过API调用 - Qwen-VL
：通义千问视觉语言模型，支持本地部署 - CogVLM
：认知视觉语言模型，支持本地部署
3. 大语言模型(LLM)
用于告警分析和决策支持：
- GPT-4/GPT-3.5
：通过API调用 - Claude 3
：通过API调用 - Llama 3
：支持本地部署 - Phi-3
：轻量级模型，支持本地部署
基于大模型的视频监控危险行为检测系统开源项目详解
项目概述
该开源项目通过将视觉大模型、多模态大模型和大语言模型无缝集成到现有视频监控系统中，构建了一个智能化的危险行为检测系统。其核心价值在于通过AI技术提升监控效率，减少人工干预，实现对危险行为的精准识别和快速响应。系统支持多种主流AI大模型的集成，包括YOLO系列、GPT-4V、Qwen-VL等，覆盖物体检测、场景理解、告警分析等多个环节。
系统架构
系统架构采用AI增强架构，主要功能模块包括：
- 精确物体识别与跟踪
通过YOLOv8、SAM等模型实现快速准确的物体检测和分割，支持零样本物体检测（如DINO）和图像-文本关联（如CLIP）。 - 深度场景理解与上下文分析
集成多模态大模型（如GPT-4V、Qwen-VL），实现场景的深度理解和跨模态关联，提升对复杂环境的分析能力。 - 智能告警分析与误报过滤
结合大语言模型（如GPT-4、Claude 3）对告警信息进行智能分析，过滤误报并生成自然语言解释。 - 自然语言告警解释与建议
将告警信息转化为人类可读的自然语言，并提供应对建议，提升系统交互性。
支持的大模型类型
系统支持以下三类AI大模型的集成：
- 视觉大模型
- YOLO系列
：YOLOv8、YOLOv9用于实时物体检测。 - SAM
：精确物体分割。 - DINO
：零样本物体检测和跟踪。 - CLIP
：图像与文本的关联。 - 多模态大模型
- GPT-4V/GPT-4o
：通过API调用，实现视觉-语言关联。 - Claude 3
：多模态理解能力。 - Qwen-VL
：通义千问视觉语言模型，支持本地部署。 - CogVLM
：认知视觉语言模型，支持本地部署。 - 大语言模型（LLM）
- GPT-4/GPT-3.5
：通过API调用，提供告警分析和决策支持。 - Claude 3
：多模态任务支持。 - Llama 3
：支持本地部署的轻量级模型。 - Phi-3
：轻量级模型，适合资源受限环境。 - 高效性
通过AI技术实现实时监控和危险行为检测，大幅减少人工监控的工作量。 - 准确性
集成多种大模型，提升物体检测、场景理解和告警分析的精度，降低误报率。 - 灵活性
支持多种大模型的集成和本地部署，适应不同场景的需求。 - 可扩展性
系统架构设计开放，支持未来新模型的接入和功能扩展。 - 公共安全监控
在机场、车站、商场等公共场所，实时检测危险行为（如持械、暴力冲突）并触发告警。 - 工业安全监控
在工厂、矿山等工业场景，检测违规操作（如未佩戴安全帽、进入危险区域）并预警。 - 交通管理
在道路监控中，检测危险驾驶行为（如闯红灯、逆行）并生成告警信息。 - 智能家居
在家庭监控中，检测异常行为（如老人跌倒、儿童危险动作）并通知用户。 - 监狱安全管理
在监狱等高安全场所，实时分析囚犯行为和情绪，预警暴力冲突。 - GitHub/Gitee链接
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https://www.gitpp.com/mogutu/projects06017089009
项目代码完全开源，支持二次开发和定制化。
核心价值
应用场景
项目开源地址
总结
该开源项目通过集成多种大模型，构建了一个高效、准确、灵活的视频监控危险行为检测系统。其核心价值在于通过AI技术提升监控效率，减少人工干预，适用于公共安全、工业安全、交通管理等多个场景。项目代码开源，支持定制化开发，具有广泛的应用前景。
传统视频监控，又傻又笨，毫无意义
大模型加持的视频监控平台，AI智能分析
