大模型赋能安防视频智能化迈向高阶阶段

摘要：在智能化浪潮席卷全球的当下，安防视频领域正经历着一场重要且深刻的变革。以视觉大模型为核心驱动力的人工智能技术，凭借其卓越的视觉特征提取能力、深层语义理解能力以及复杂场景推理能力，为安防视频系统带来了从视觉感知到决策支持的智能化升级。

在智能化浪潮席卷全球的当下，安防视频领域正经历着一场重要且深刻的变革。以视觉大模型为核心驱动力的人工智能技术，凭借其卓越的视觉特征提取能力、深层语义理解能力以及复杂场景推理能力，为安防视频系统带来了从视觉感知到决策支持的智能化升级。

传统视频智能分析系统多受限于特定场景下的视觉特征解析，其功能边界明确但应用场景存在显著局限性。相较而言，视觉大模型依托海量样本预训练构建的通用视觉表征体系与任务适配机制，可深度解构视频画面中的目标属性特征、姿态行为及场景空间形态等多维度视觉信息，进而实现复杂场景下视觉内容的全息语义解析、公共安全风险预警及趋势预测等。

技术突破驱动安防视频系统实现两项关键演进：其一，达成了从单一目标或事件分析向全息场景解析的维度拓展；其二，真正实现从被动响应到主动预警的范式转变。在实际应用场景中，这不仅大幅提升了公共安全事件的响应效能，更在城市综合治理、交通管理、应急指挥等领域构建起智能化安全预警体系，为维护社会安全稳定提供愈发关键的技术支撑。因此，深入探究视觉大模型在安防视频领域的应用模式与落地场景，对于推动行业智能化升级具有重要的实践意义与应用价值。

视觉大模型（Visual Large Model，VLM）是人工智能领域的一种重要模型，其本质是通过大规模深度神经网络对视觉数据进行层级抽象，从像素中学习特征与语义的关联，再通过大规模数据训练和优化，实现对视觉信息的高效理解与生成。其核心突破在于利用注意力机制、自监督学习等技术，让模型既能捕捉局部细节，又能理解全局语义，甚至跨模态关联信息，逐步接近人类的视觉认知能力。

传统视觉小模型通常针对目标检测、图像分类等特定视觉任务设计固定网络结构，其特征空间局限于任务相关的特定维度。例如，基于ResNet、YOLO等算法的图像分类模型主要提取边缘、纹理等视觉底层特征和有限的高层语义，且特征表达能力受限于模型深度与训练数据规模。

与之相比，视觉大模型通常基于Transformer架构，通过海量视觉数据预训练构建通用视觉特征空间，能够从视觉输入中提取从像素级细节到抽象语义的多层次特征。依托自注意力机制，模型可动态聚焦图像或视频帧中的关键区域，同时捕捉空间布局、光影变化等全局场景信息，实现从局部特征到全局语义的统一表征。

在视频分析任务中，模型可同步提取单帧图像的目标形态特征、多帧序列的运动轨迹特征及场景的时空演化特征，构建多维度的视觉事件表征，显著提升复杂场景下的特征表达鲁棒性。这种特征提取机制的革新，使得视觉大模型能够应对更为复杂多变的安防场景需求。

视觉大模型依托“预训练-微调”的两阶段机制，通过大规模数据预训练构建通用视觉知识基座，再经下游任务定向微调实现能力适配，由此形成强大的泛化能力与任务适配性。这种机制突破了传统模型“一任务一训练”的局限，使模型能在不同场景中快速迁移复用。

（1）基础预训练：视觉大模型在基础预训练阶段核心采用自监督学习方式。这种学习模式无需人工标注数据，通过设计图像掩码重建、视频帧时序预测等任务，让模型从海量无标注视觉数据中自主挖掘内在规律，从而构建通用特征表征，为后续任务微调提供强大的视觉知识基础。

（2）任务微调：基于预训练的通用特征表征，针对下游任务定向优化参数，从而适配视频安防多场景需求。此外，在任务微调及实际部署后，可收集模型的推理结果与真实场景反馈，将其转化为增量训练数据，进一步迭代优化模型参数。

这种机制使模型具备强大的视觉推理能力，能够解决传统小模型难以处理的复杂任务。例如，基于视频流的时序帧序列，能够完整捕捉场景中目标的动态变化轨迹与行为关联，为场景深度解析和精准理解提供连续、完整的数据支撑，进而提升对复杂场景的态势感知与规律研判能力。相较于传统小模型需针对每个任务单独训练，视觉大模型的这一机制大幅降低了模型部署成本，同时显著提升了复杂场景下的任务处理精度。

传统视觉小模型受限于模型架构与训练目标，功能覆盖范围相对有限，往往只能聚焦于单一化的视觉任务，难以支撑复杂场景下的多维度信息解析需求。视觉大模型凭借通用特征空间的构建与跨模态关联能力，实现了功能覆盖维度的全域拓展，使其在多场景中具备核心技术支撑价值。在图像识别领域，可实现从单一目标或事件分析到全息场景解析的维度拓展；在视频理解场景，能实现从单帧特征到长时序事件的深度解析；在视觉推理任务中，可基于视觉信息进行逻辑推断与风险预判；在内容生成层面，能依据视觉输入生成相关的补充性内容。

视觉大模型通过深度解析视频流、图像等视觉数据，构建从视频感知到决策支持的业务闭环，成为城市公共安全领域的核心技术支撑。在应用模式方面，可以采用“大小模型协同”架构：前端小模型借助动态抽帧与运动目标检测，快速截取视频流、抓拍流中的图片或者事件片段；后端大模型负责场景理解与语义分析，生成结构化预警文本并弹窗展示，在保障实时性的同时平衡算力消耗，满足大规模视频安防系统部署需求。

视觉大模型凭借出色的特征提取、语义理解和推理能力，催生出了丰富多样的安防应用场景。美亚柏科“慧视”安防大模型除了具备全息场景解析、以文搜图、视图场景分类等能力外，还在视图质量治理、视图内容分析理解、安防智能体应用及轻量化部署等方面重点开展创新实践。其有效推动安防视频系统的智能化升级，为安全防范、城市治理、交通管理等领域的巡查管理和风险预警提供了坚实的技术支撑。

在实际的安防场景中，视图质量常常因为设备故障、环境干扰等因素而参差不齐，存在模糊、灰暗、目标遮挡、画面不完整等情况，严重影响视图系统的应用效能。视觉大模型赋能的视频安防系统具备智能视图质量监测与故障诊断能力，通过远程监测和分析视频画面，能够及时发现摄像机角度偏差、遮挡物、重复抓拍以及信息无效等异常情况，同时还可提供相应的解决方案，确保视图画面清晰、完整且可用，为后续的视图智能分析和决策提供高质量的数据支撑。

目前视觉大模型能够提供20多种视图质量检测工具，可以自动发现人工治理难以发现的问题，比如镜头轻微起雾导致的对比度下降、摄像机帧率异常波动等。系统通过声光报警、短信以及电话等多种方式，能够迅速通知责任单位进行查纠整改，提升视图质量治理效率。

在城市级公共安全风险预警中，视频处理能力已经从早期的目标提取、事件分析，发展到深度场景理解阶段，能够挖掘画面中潜藏的信息与细节。基于视觉大模型的实时视频流解析技术可有效拓展交通管理系统的能力边界。比如在高速公路场景中，模型凭借强大的图像分析能力，对来往车辆的视频画面进行全息目标解析，除了能够分析车辆密度、车辆行驶速度以及交通事故等之外，还能及时识别出路面上存在的不明障碍物。同时模型会根据交通流数据与过往事故案例，精准评估风险，一旦判定障碍物可能导致车辆因减速或急刹车引发交通事故，就会立即向交通管理者发出预警。该技术为保障交通顺畅和公共安全提供了有力支持，显著地提高了交通管理系统的智能化水平和响应效率。

在视频场景理解过程中，将视频内容进行实时解析对算力资源有着较高要求，因此场景的筛选、视频流的抽帧处理、算法的配置就显得格外重要。通过科学选点，结合小模型对视频流进行运动目标检测和抽帧，同时对相关配置与算法加以优化，不仅能够满足实时性的需求，还能最大限度减少算力消耗，从而实现高效且准确的视频场景理解。视觉大模型为各类视图应用提供强大的技术支持，促进这些应用高效运行并向更深层次拓展。

为了进一步提升公共安全场景中的环境感知、智能分析与辅助决策能力，视觉大模型平台构建了多个大小模型结合、图数融合的安防智能体。这些智能体不仅能够实时监测和分析视频数据，还能根据实际情况提供智能决策建议，协助相关人员进行高效的安全管理。它们不只是帮忙“看”，更重要的是协助“干”，通过智能化手段，实现对安全事件的快速响应和有效处理，全方位构建起坚实的公共安全防护体系，推动公共安全管理迈向更高水平。

在大型活动现场，安防智能体通过分析视频掌握人群流动规律，实时监测人群密度变化，预测拥挤、踩踏风险并提供最优疏散路线建议，辅助现场安保人员进行人流引导；在校园安防中，智能体能够识别学生异常行为，及时通知保安并调取周边视频画面，并且结合业务数据分析原因，为快速处置提供支持；在工业园区场景下，智能体能够结合设备运行数据，通过视频监测预判设备故障风险（如管道泄漏、设备异常振动等），避免因设备故障引发安全事故。

视觉大模型为安防视频系统注入智能分析、精准预警与高效决策能力，推动安防业务从传统被动防御迈向主动、智能、高效的新阶段。值得关注的是，大模型的蒸馏技术可以将复杂的视觉大模型压缩至边缘设备、终端可以运行的规模。在安防场景中，经大模型赋能的轻量级边缘设备便可对视频图像进行场景理解，迅速捕捉并识别异常行为，极大程度降低数据向中心端传输时的延迟，有力缓解网络带宽及中心端计算压力。此外，凭借视觉大模型的技术支撑，机器人、无人机这类移动智能设备，以及摄像机、门禁系统等物联感知设备，其自主分析能力将得到显著提升。以智能摄像机为例，依托视觉大模型技术，后续仅消耗较少算力便能运行压缩模型，对特定安防场景中的拍摄画面进行深度分析，主动完成目标检测、行为判断以及场景理解等任务，全方位提升端侧智能化水平。

安防视频系统从早期“看得见”，发展到“看得清”，再进阶至“看得懂”，如今在大模型赋能下，已实现“看得透”的质的飞跃。这一质变的核心驱动力正是大模型技术。在当前的城市安防体系中，前端视频感知网络已按需求建成，下一步关键在于强化“视频大脑”的构建，即依托充足算力支撑，使每一路有分析需求的摄像机都能通过大模型实现深度分析，推动安防智能化水平再升级。

大模型对安防行业的深度赋能，显著增强了系统对复杂场景的理解与分析能力，加速其向智能化高阶阶段演进。通过算法优化、高效模型架构与创新数据处理技术，视觉大模型构建起强大的视觉处理能力，在视图分析与理解领域展现出巨大应用潜力。随着技术持续迭代，视觉大模型将在可控成本下不断释放潜能，为安防系统智能化升级持续提供动力，为社会安全稳定筑牢技术防线。

■ 文/黄仝宇厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司

文章来源于《中国安防》杂志2025年八月刊（总第230期）