基于大模型的视频监控开源！ 有源代码！

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

基于大模型的视频监控危险行为检测系统开源项目介绍

项目概述

在传统视频监控系统存在智能化程度低、依赖人工监控且效率低下等局限性的背景下，本开源项目应运而生。它借助前沿的AI技术，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，成功构建出一个智能化的危险行为检测系统。该系统旨在提升监控效率，减少人工干预，实现对危险行为的精准识别和快速响应，为视频监控领域带来全新的变革。

系统特色

1. 开源协议友好
   ：本项目采用MIT协议开源，这意味着开发者可以自由地使用、修改、分发项目的代码，甚至将其用于商业目的，为项目的广泛应用和二次开发提供了极大的便利。
2. 大模型集成丰富
   ：系统支持多种主流AI大模型的集成，涵盖了视觉大模型、多模态大模型和大语言模型三大类，能够满足不同场景下从物体检测到场景理解，再到告警分析的多样化需求。

系统架构与功能

系统采用AI增强架构，主要功能模块如下：

1. 精确物体识别与跟踪
   ：借助YOLOv8、SAM等模型，实现快速准确的物体检测和分割。同时，支持DINO的零样本物体检测和跟踪功能，以及CLIP的图像 - 文本关联，为后续的场景分析提供基础数据。
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等，能够深入理解场景内容，并实现视觉与语言之间的跨模态关联，从而提升系统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等，对告警信息进行智能分析，有效过滤误报，提高告警的准确性和可靠性。
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，并提供相应的应对建议，使系统与用户之间的交互更加友好和便捷。

支持的大模型类型

1. 视觉大模型
• YOLO系列
  ：包括YOLOv8、YOLOv9等，用于实时物体检测，具有快速准确的特点。
• SAM（Segment Anything Model）
  ：专注于精确的物体分割，能够为物体识别提供更细致的信息。
• DINO
  ：具备零样本物体检测和跟踪能力，无需预先训练即可检测新物体，提高了系统的灵活性。
• CLIP
  ：实现图像与文本概念的关联，为多模态分析提供支持。
2. 多模态大模型
• GPT - 4V/GPT - 4o
  ：通过API调用，利用OpenAI的强大技术实现视觉 - 语言关联，能够理解图像中的复杂信息并进行准确的描述。
• Claude 3
  ：Anthropic的多模态模型，同样通过API调用，具备出色的多模态理解能力。
• Qwen - VL
  ：通义千问视觉语言模型，支持本地部署，方便在不同环境下使用。
• CogVLM
  ：认知视觉语言模型，支持本地部署，能够深入理解视觉和语言信息之间的关系。
3. 大语言模型（LLM）
• GPT - 4/GPT - 3.5
  ：通过API调用，为告警分析和决策支持提供强大的语言处理能力。
• Claude 3
  ：不仅在多模态任务中表现出色，也能为大语言处理提供支持。
• Llama 3
  ：支持本地部署的轻量级模型，适合在资源受限的环境中使用。
• Phi - 3
  ：同样是轻量级模型，具有高效、灵活的特点，能够满足不同场景的需求。

核心价值

1. 高效性
   ：借助AI技术，系统能够实现实时监控和危险行为检测，大大减少了人工监控的工作量，提高了监控效率。
2. 准确性
   ：集成多种大模型，从不同角度对监控画面进行分析，提升了物体检测、场景理解和告警分析的精度，有效降低了误报率。
3. 灵活性
   ：支持多种大模型的集成和本地部署，用户可以根据实际场景和需求选择合适的模型，适应不同场景的要求。
4. 可扩展性
   ：系统架构设计开放，为未来新模型的接入和功能扩展提供了便利，能够随着技术的发展不断升级和完善。

应用场景

1. 公共安全监控
   ：在机场、车站、商场等人员密集的公共场所，系统可以实时检测危险行为，如持械、暴力冲突等，并及时触发告警，保障公共安全。
2. 工业安全监控
   ：在工厂、矿山等工业场景中，能够检测违规操作，如未佩戴安全帽、进入危险区域等，并发出预警，预防事故的发生。
3. 交通管理
   ：在道路监控中，检测危险驾驶行为，如闯红灯、逆行等，并生成告警信息，有助于维护交通秩序，减少交通事故。
4. 智能家居
   ：在家庭监控中，检测异常行为，如老人跌倒、儿童危险动作等，并及时通知用户，为家庭安全提供保障。
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，维护监狱的安全稳定。

项目开源地址

项目代码完全开源，支持二次开发和定制化，开源地址为：https://www.gitpp.com/mogutu/projects06017089009 。欢迎广大开发者参与项目的开发和改进，共同推动视频监控领域的发展。

总之，本开源项目通过集成多种大模型，为视频监控系统带来了智能化升级，具有高效、准确、灵活、可扩展等优点，适用于多个应用场景，具有广阔的市场前景和应用价值。

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源代码

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