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介绍资料

《YOLO+LLM多模态大模型+人脸识别+视频检索的智慧公安综合研判平台》开题报告

一、选题背景与意义

随着城市公共安全视频监控网络的快速扩张，公安机关面临海量视频数据与有限警力资源之间的尖锐矛盾。传统人工视频分析方式效率低下、误判率高，难以满足新时期警务实战对实时性、精准性的要求。与此同时，YOLO系列目标检测算法以“单阶段检测”为核心优势，推理速度可达60FPS以上；多模态大模型（MLLM）实现了图像、文本、语音的跨模态语义理解；人脸识别与视频检索技术日趋成熟。上述技术的交叉融合，为构建智慧公安综合研判平台提供了坚实的技术基础。

本研究旨在设计并实现一套集成YOLO目标检测、多模态大模型、人脸识别与视频检索四大核心能力的智慧公安综合研判平台，帮助办案人员快速定位线索、核实身份、梳理案件脉络并输出智能分析结论，切实提升警务工作效率与精准防控能力。

二、国内外研究现状

（1）YOLO目标检测在警务视频分析中的应用

YOLOv8在公开数据集上mAP达到53.9%，推理速度保持60FPS以上。2025年，有研究提出YOLOv8-Reidentification实时搜索方法（YRRSA），可基于嫌疑人背面或侧面图像在监控视频中实时搜索正面人脸。另有研究将YOLOv8与自然语言查询结合，实现视频帧级语义检索。

（2）多模态大模型在视频理解领域的发展

多模态大模型在异常行为分析等任务上已超越专用模型。UCVL基准测试为监控视频分析提供了标准化评估体系。国内已有公安实战平台采用多模态大模型实现“以文搜图”智能检索及方言转写等功能。

（3）人脸识别与视频检索技术

基于OpenCV和DeepFace的实时人脸识别与视频检索系统已实现嫌疑人实时识别与追踪。跨摄像头全域搜寻和视频浓缩技术也取得了显著进展。当前研究多聚焦单项技术，缺乏将YOLO、多模态大模型、人脸识别与视频检索深度集成的综合研判平台。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

设计并实现一套面向警务实战的智慧公安综合研判平台，集成“视频内容检索+身份档案+案件研判+人工智能助手”四大核心能力，实现从视频数据采集、目标检测、特征提取到智能分析的全流程闭环。

3.2 研究内容

（1）基于YOLO的实时目标检测模块：采用YOLOv8模型实现视频中车辆、行人、物品等多类别目标的实时检测，前端采用轻量化模型部署至边缘设备，后端使用高精度模型进行复检。

（2）基于多模态大模型的语义理解与检索模块：集成多模态大模型，实现“以文搜图”“以图生文”等跨模态检索能力。输入自然语言描述即可自动关联视频中符合特征的目标。

（3）人脸识别与身份档案模块：基于深度学习实现高精度人脸比对与追踪，构建重点人员身份档案库，支持动态场景下的身份确认与轨迹分析。

（4）视频检索与综合研判模块：通过时空索引与语义查询快速定位目标视频片段，整合多源数据生成案件研判报告与智能分析结论。

（5）系统架构设计与实现：采用前后端分离架构，前端基于Vue3+Element Plus+Electron构建桌面GUI研判工作台，后端基于Flask提供统一业务服务。

四、拟采取的技术路线

本研究采用以下技术路线：

第一步，完成需求分析与系统设计，明确平台功能模块与技术选型。第二步，基于YOLOv8构建实时目标检测引擎，实现视频流中多类别目标的实时识别与跟踪。第三步，集成多模态大模型（如CLIP等），实现跨模态语义对齐与检索能力。第四步，构建人脸识别与身份档案子系统，实现人脸比对、聚类归档与轨迹分析。第五步，开发视频检索与综合研判引擎，支持自然语言查询与时序检索。第六步，完成前端研判工作台与后端服务开发，进行系统集成测试与实战验证。

五、预期成果与创新点

预期成果：（1）一套功能完整的智慧公安综合研判平台软件；（2）一篇学术论文；（3）系统设计与实现技术文档。

创新点：（1）多技术深度融合：将YOLO目标检测、多模态大模型、人脸识别与视频检索四项技术有机集成，形成“采集-检测-识别-检索-研判”全链条闭环；（2）跨模态语义检索：突破传统单一特征检索局限，实现基于自然语言的视频内容精准检索；（3）实战化研判工作台：面向警务场景打造专属桌面GUI应用，降低民警操作门槛。

六、研究进度安排

阶段	时间	主要工作
第一阶段	第1-2月	文献调研、需求分析、系统设计
第二阶段	第3-4月	YOLO目标检测模块开发与优化
第三阶段	第5-6月	多模态大模型集成与跨模态检索实现
第四阶段	第7-8月	人脸识别与身份档案模块开发
第五阶段	第9-10月	视频检索与研判引擎开发
第六阶段	第11-12月	前后端联调、系统测试、论文撰写

七、参考文献

[1] YOLOv8-Reidentification + real-time search application (YRRSA). Applied Intelligence, 2025.

[2] Advanced Object Detection Using Semantic and Temporal Query-Based Frame Retrieval in Surveillance Videos. IEEE, 2025.

[3] UCVL: A Benchmark for Crime Surveillance Video Analysis with Large Models. IEEE, 2025.

[4] 智慧公安新引擎：YOLO+多模态大模型+人脸识别+视频检索综合研判平台. 百度开发者中心, 2026.

[5] 某市公共安全视频图像信息综合应用项目. 安防数据网, 2025.

[6] Integrated Surveillance System for Real-Time Face Recognition and Image-Based Video Retrieval. IEEE, 2025.

运行截图

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