2025年6月19日星期四

开源!基于大模型的视频监控系统,市场巨大,可以商业化

基于大模型的视频监控系统,危险行为检测告警,市场巨大

源代码

https://www.gitpp.com/mogutu/projects06017089009

本开源MIT协议,开源协议友好,可以商业化

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
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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:

  1. 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)。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

核心价值

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。

应用场景

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

项目开源地址

  • GitHub/Gitee链接

    https://www.gitpp.com/mogutu/projects06017089009
    项目代码完全开源,支持二次开发和定制化。

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。


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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

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基于大模型的视频监控危险行为检测系统

源代码

https://www.gitpp.com/mogutu/projects06017089009


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