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數(shù)智化時(shí)代，視頻安防領(lǐng)域正經(jīng)歷著一場(chǎng)深刻且具開(kāi)創(chuàng)性的變革。大模型技術(shù)憑借其卓越的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，也為視頻安防帶來(lái)了一系列智能化應(yīng)用，有力推動(dòng)了安防領(lǐng)域的提檔升級(jí)，在維護(hù)社會(huì)安全穩(wěn)定方面發(fā)揮著日益重要的作用。

近期，國(guó)投智能基于

“天擎”公共安全大模型多模態(tài)能力

對(duì) “慧視” 視圖大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行升級(jí)

使其在視圖檢索、視圖分類(lèi)、視圖質(zhì)量治理、

實(shí)時(shí)視頻分析與理解等方面的能力

實(shí)現(xiàn)顯著提升

同時(shí)通過(guò)DeepSeek的賦能

進(jìn)一步拓展了平臺(tái)的應(yīng)用邊界與實(shí)用價(jià)值

基于自然語(yǔ)言的視圖檢索

不同于傳統(tǒng)通過(guò)文件名、關(guān)鍵詞備注來(lái)檢索文件，大模型可直接根據(jù)搜索詞生成對(duì)應(yīng)的特征向量，并通過(guò)這種生成式邏輯去對(duì)比視圖庫(kù)里的特征向量，從而能夠理解自然語(yǔ)言所描述的圖像，在文本和圖像之間搭起了橋梁，有效解決了傳統(tǒng)圖像搜索中“搜不到、搜不準(zhǔn)、搜不快”等難題。

例如，城市遭遇暴雨或強(qiáng)降雨時(shí)，管理部門(mén)若想了解內(nèi)澇情況，只需在“慧視” 平臺(tái)相應(yīng)搜索框輸入“路面積水”，系統(tǒng)便能精準(zhǔn)理解用戶(hù)意圖，迅速輸出所有相關(guān)圖像，并在電子地圖上標(biāo)繪出相應(yīng)結(jié)果，方便城市管理者查看與處置。

智能視圖場(chǎng)景分類(lèi)

針對(duì)人工進(jìn)行視頻圖像場(chǎng)景標(biāo)注時(shí)，因主觀(guān)因素易導(dǎo)致標(biāo)注不規(guī)范、周期長(zhǎng)的難題，大模型可對(duì)城市海量視頻圖像迅速開(kāi)展智能場(chǎng)景分類(lèi)，自動(dòng)生成 AI 標(biāo)簽。

“慧視” 平臺(tái)目前已支持 “機(jī)場(chǎng)”“火車(chē)站”“學(xué)校”“銀行”“橋梁”“港口”“公路”“隧道”等超 1000 種場(chǎng)景標(biāo)簽。借助這些 AI 標(biāo)簽，標(biāo)注效率提升數(shù)百倍，數(shù)據(jù)標(biāo)注更加規(guī)范，極大提升了視頻圖像場(chǎng)景標(biāo)注的質(zhì)量與效率。

通過(guò)構(gòu)建圖像標(biāo)簽庫(kù)，“慧視” 平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了圖像與業(yè)務(wù)的智能高效關(guān)聯(lián)，助力用戶(hù)更迅速地檢索到所需圖像資源，充分發(fā)揮了圖像場(chǎng)景分類(lèi)和標(biāo)注的實(shí)用價(jià)值。

視圖質(zhì)量監(jiān)測(cè)與治理

在實(shí)際視頻安防場(chǎng)景中，視圖質(zhì)量常常參差不齊，存在模糊、灰暗、目標(biāo)遮擋、不完整等狀況，嚴(yán)重影響視圖系統(tǒng)效能。

大模型賦能的視頻安防系統(tǒng)具備智能視圖質(zhì)量監(jiān)測(cè)與故障診斷能力，通過(guò)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與分析視頻畫(huà)面，能及時(shí)發(fā)現(xiàn)攝像機(jī)角度偏差、遮擋物、重復(fù)抓拍及信息無(wú)效等異常，同時(shí)提供對(duì)應(yīng)解決方案，確保視圖畫(huà)面清晰、完整和可用，為后續(xù)視圖智能分析及決策提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。

目前，“慧視” 平臺(tái)能提供20多種視圖質(zhì)量檢測(cè)工具，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)人工治理難以發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，并通過(guò)聲光報(bào)警、短信及電話(huà)等途徑，迅速通知責(zé)任單位查糾整改，大幅提升視圖質(zhì)量治理效率。

視頻場(chǎng)景分析與理解

大模型不僅擅長(zhǎng)處理文字與圖像數(shù)據(jù)，在解讀視頻數(shù)據(jù)方面同樣表現(xiàn)卓越。早期，視頻分析技術(shù)主要用于提取目標(biāo)信息以及分析特定事件等，如今已演進(jìn)至基于大模型的視頻場(chǎng)景分析階段。大模型能夠深度挖掘視頻畫(huà)面中潛藏的信息，捕捉豐富細(xì)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)場(chǎng)景的深入理解。

基于大模型的實(shí)時(shí)視頻流識(shí)別和理解技術(shù)，是視頻安防領(lǐng)域的又一重大突破。如在高速公路場(chǎng)景中，大模型憑借強(qiáng)大的圖像分析能力，對(duì)車(chē)來(lái)車(chē)往的視頻畫(huà)面進(jìn)行毫秒級(jí)解析，及時(shí)識(shí)別出路面上的兩車(chē)道之間存在不明障礙物。

同時(shí)，大模型會(huì)依據(jù)交通流數(shù)據(jù)與過(guò)往事故案例，精準(zhǔn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，一旦判定障礙物可能導(dǎo)致車(chē)輛因減速或急剎車(chē)引發(fā)交通事故，便立即向交通管理者發(fā)出預(yù)警。該技術(shù)為保障交通順暢與公共安全提供了有力支撐，極大提升了視頻安防系統(tǒng)的智能化水平與響應(yīng)效率。

在視頻場(chǎng)景理解中，實(shí)時(shí)解析視頻內(nèi)容對(duì)算力資源的要求較高，場(chǎng)景篩選與算法配置便尤為關(guān)鍵。通過(guò)合理選點(diǎn)，優(yōu)化相關(guān)配置與算法，既能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，又能最大程度降低算力消耗，實(shí)現(xiàn)高效且精準(zhǔn)的視頻場(chǎng)景理解，為后續(xù)各類(lèi)視圖應(yīng)用提供大模型能力的支撐，推動(dòng)其高效運(yùn)作與深度拓展。

安防智能體的應(yīng)用

為進(jìn)一步提升公共安全場(chǎng)景中的環(huán)境感知、智能分析與輔助決策能力，升級(jí)后的“慧視” 平臺(tái)可構(gòu)建多個(gè)大小模型結(jié)合、圖數(shù)融合的安防智能體，不僅能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和分析視頻數(shù)據(jù)，還能根據(jù)實(shí)際情況提供智能決策建議，協(xié)助相關(guān)人員進(jìn)行高效的安全管理。

它們不僅僅是幫忙 “看”，更重要的是協(xié)助 “干”，通過(guò)智能化的手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)安全事件的快速響應(yīng)和有效處理，全方位構(gòu)建起堅(jiān)實(shí)的公共安全防護(hù)體系，推動(dòng)公共安全管理邁向更高水平。

視頻安防從早期單純 “看得見(jiàn)”，發(fā)展到 “看得清”，再進(jìn)階至 “看得懂”。如今，在大模型的賦能下，已實(shí)現(xiàn) “看得透” 的質(zhì)的飛躍。在城市安防體系中，前端視頻感知網(wǎng)絡(luò)已按需搭建，亟待強(qiáng)化視頻大腦建設(shè)，讓前端采集的視圖信息得以實(shí)時(shí)精準(zhǔn)分析并預(yù)警。只要具備充足算力，每一路攝像機(jī)都能借助大模型開(kāi)展分析，進(jìn)一步提升視頻安防的智能化程度。

大模型深度賦能視頻安防，顯著提升系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的理解及分析能力，有力推動(dòng)其向智能化高階發(fā)展。在此過(guò)程中，DeepSeek 通過(guò)算法優(yōu)化、高效模型架構(gòu)以及創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理技術(shù)等，打造出強(qiáng)大的多模態(tài)處理能力，在視圖分析與理解領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大應(yīng)用潛力。伴隨著技術(shù)的持續(xù)迭代，DeepSeek 為代表的大模型在可控成本下不斷挖掘潛能，持續(xù)為安防系統(tǒng)的智能化升級(jí)注入強(qiáng)勁動(dòng)力，為守護(hù)社會(huì)安全穩(wěn)定構(gòu)筑起堅(jiān)固防線(xiàn)。

-THE END-