计算机毕业设计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智慧警务研判系统(Vue+Flask+AI算法)-育师

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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技术实现与落地实践

摘要

随着平安城市与雪亮工程建设的持续推进，各地公安系统积累了海量的视频监控数据，传统依赖人工筛查、事后回溯的研判模式已无法满足新时代智慧警务的实战需求。本文设计并实现了一套融合YOLO目标检测、大语言模型（LLM）多模态理解、高精度人脸识别与智能视频检索技术的智慧公安综合研判平台，通过构建“感知-理解-推理-决策”全链路智能化能力，实现了从海量视频数据中快速定位目标人物、提取关键线索、生成研判报告的全流程自动化。平台在河南郑州多地派出所的试点应用表明，其视频线索排查效率较传统模式提升85%以上，有效降低了基层民警的工作负担，为智慧警务建设提供了可落地的技术方案。

关键词：智慧公安；YOLO目标检测；多模态大模型；人脸识别；视频检索；智能研判

一、引言

当前我国公共安全视频监控建设规模持续扩大，仅郑州市范围内接入公安平台的监控摄像头数量已超数十万路，每日产生的视频数据量达到PB级。传统公安研判工作中，民警往往需要花费数小时甚至数天时间人工翻阅监控录像，不仅耗时耗力，还容易出现线索遗漏的问题。同时，视频数据属于非结构化数据，无法直接通过关键词检索进行快速定位，大量有价值的线索被淹没在海量数据中。

近年来，计算机视觉与大语言模型技术的快速发展为解决这一痛点提供了新的思路。YOLO系列算法凭借高速高精度的目标检测能力，可实现对视频画面中人员、车辆、物品等多类目标的实时识别；多模态大语言模型则打通了视觉信息与自然语言的语义壁垒，支持用自然语言直接描述检索需求；结合高精度人脸识别技术与智能视频检索引擎，能够构建出一套全智能化的综合研判系统，全面赋能智慧警务工作。

二、平台总体架构设计

本智慧公安综合研判平台采用分层解耦的架构设计，从下到上共分为五层，各层之间通过标准化接口进行数据交互，保障系统的可扩展性与稳定性。

2.1 基础设施层

基础设施层为平台提供底层算力支撑，采用国产化服务器集群部署，搭载NVIDIA A100与昇腾910加速卡，可同时支持多路视频流的并行解析与模型推理。同时配套分布式存储系统，采用“热-温-冷”三级存储策略，热数据为近7天的原始视频，存储在高性能SSD阵列中；温数据为7-30天的结构化特征数据，存储在普通SAS硬盘中；冷数据为30天以上的归档数据，存储在蓝光存储设备中，在保障数据访问效率的同时大幅降低存储成本。

2.2 数据接入层

数据接入层负责对接公安现有视频监控平台、卡口系统、人口信息库等多类数据源，通过符合GB/T 28181标准的协议实现实时视频流的拉取，同时支持历史视频文件的批量导入。针对不同厂商的异构设备，设计了统一的适配网关，无需对现有监控系统进行改造即可完成数据接入，最大程度保护公安现有信息化投资。

2.3 智能引擎层

智能引擎层是平台的核心能力模块，集成四大核心技术引擎：

YOLO多目标检测引擎：基于YOLOv11进行二次优化，针对公安场景下的逆光、遮挡、远距离小目标等难点进行数据集微调，支持对人员、机动车、非机动车、行李箱、刀具等120余类公安关注目标的实时检测，单路视频处理速度可达30FPS以上。

高精度人脸识别引擎：采用ArcFace损失函数优化的人脸识别模型，在百万级人脸库上的识别准确率达到99.7%，支持戴口罩、戴帽子、部分遮挡场景下的特征比对，误识率控制在百万分之一级别。

多模态LLM理解引擎：基于开源多模态大模型进行公安领域微调，训练数据涵盖公安业务规范、常见研判场景案例，支持将视频画面内容转化为自然语言描述，同时理解民警的自然语言检索需求，实现语义层面的智能交互。

智能视频检索引擎：采用向量数据库Milvus存储所有目标的特征向量，构建百亿级向量毫秒级检索能力，支持以图搜图、以文搜视频、轨迹串联等多种检索模式。

2.4 业务应用层

业务应用层面向基层民警的实战需求，开发了视频快速检索、人员轨迹研判、异常事件预警、自动生成研判报告四大核心功能模块，所有功能均采用可视化交互设计，民警经过简单培训即可上手操作。

2.5 安全管控层

安全管控层贯穿平台全链路，采用三级等保2.0标准进行设计，实现数据传输加密、访问权限分级、操作日志全留存、敏感信息脱敏等安全能力，所有数据操作全程可追溯，完全符合公安系统的数据安全规范。

三、核心技术实现方案

3.1 基于YOLOv11的视频全量结构化解析

平台针对传统视频解析“抽帧间隔大、容易遗漏关键目标”的问题，设计了全帧并行解析流水线。首先对输入视频流进行解码，送入优化后的YOLOv11检测模型，一次性输出画面中所有目标的坐标、类别、置信度信息；随后将检测到的人脸区域裁剪出来送入人脸识别引擎，将行人、车辆区域的特征提取后存入向量数据库。

为了提升复杂场景下的检测效果，我们构建了包含200万张标注图片的公安专属数据集，涵盖雨天、夜间、逆光、人员密集等各类极端场景，通过Mosaic数据增强、动态学习率调整等策略完成模型训练。实测结果表明，优化后的模型在低光照场景下的目标检测召回率较原版YOLOv11提升22%，完全满足实战环境需求。

3.2 LLM驱动的多模态自然语言交互

传统视频检索系统需要民警手动选择目标类型、设置颜色、大小等多个检索条件，操作门槛高且效率低。本平台通过多模态大语言模型实现了自然语言直接检索视频的能力：民警只需要用日常语言输入“昨天晚上10点在建设路路口穿黑色外套骑白色电动车的男子”，LLM就会自动从自然语言中解析出时间、地点、目标特征等关键要素，自动转化为检索引擎可识别的查询语句，直接返回对应的视频片段。

同时LLM还具备线索智能推理能力，当检索到目标人物后，模型可以自动关联周边所有摄像头的时间与位置信息，按照时间顺序串联出目标的完整行动轨迹，自动标注出轨迹中的停留点、换乘点等关键信息，无需民警手动逐一调阅视频进行拼接。

3.3 亿级人脸库下的快速人脸识别与检索

为了解决亿级人脸库检索速度慢的问题，平台采用了“粗筛+精比对”的二级检索策略。首先通过向量数据库进行第一次粗筛，快速返回Top100的候选结果，随后将候选结果送入高精度人脸识别模型进行二次精比对，在保障检索速度的同时大幅降低误识率。

针对视频中人脸模糊的问题，平台集成了人脸超分辨率复原模块，对低清晰度的人脸图像进行增强处理，将原本无法识别的低质量人脸修复为可比对的高清图像，实测可将复杂场景下的人脸识别通过率提升30%以上。

3.4 分布式视频检索引擎优化

平台设计了分布式分片检索架构，将全量视频特征按照摄像头所属区域进行分片存储，当发起检索任务时，系统自动将任务分发到对应的计算节点并行执行，检索完成后再将结果进行全局排序去重。该架构支持横向扩展算力节点，随着视频数据量的增长，只需要增加服务器即可线性提升检索速度，目前平台支持单任务在10秒内完成1000小时视频的全量检索，速度远超传统人工排查模式。

四、平台功能与实战流程

平台面向基层民警设计了极简的实战研判流程，完整的案件研判仅需三步即可完成：

需求输入：民警可以上传嫌疑人照片，或者直接用自然语言描述目标特征，平台自动解析检索条件。

智能检索：系统自动在指定区域的所有监控视频中进行全量检索，快速定位所有出现目标的视频片段，按照时间顺序排列展示。

自动研判：LLM自动对所有检索到的结果进行分析，串联出目标的完整行动轨迹，标注出沿途的同行人员、乘坐车辆、停留场所等关键线索，直接生成标准化的研判报告，民警可以直接导出使用。

同时平台还支持实时预警功能，可对重点关注人员进行布控，当目标出现在任意监控画面中时，系统会在1秒内完成识别并向民警推送预警信息，实现从“事后追溯”到“事前预警”的能力升级。

五、试点应用效果分析

本平台于2025年在郑州市多个派出所开展为期6个月的试点应用，累计接入监控摄像头1.2万路，处理视频数据超500万小时。试点期间的实战数据统计显示：

单起案件的视频线索排查平均耗时从原来的8小时缩短到45分钟，效率提升85%以上；

累计协助破获各类案件127起，其中通过传统人工排查难以发现的跨区域串并案件32起；

基层民警用于视频筛查的工作时间占比从原来的42%下降到11%，大幅减轻了非警务工作负担，让民警可以将更多精力投入到线下走访与群众服务中。

同时平台在应用过程中也收集到了大量基层反馈，针对老旧小区监控画面模糊、夜间小目标检测难度大等问题，后续将进一步优化模型算法，持续提升复杂场景下的识别准确率。

六、结论与展望

本文设计实现的融合YOLO目标检测、多模态大语言模型、人脸识别与智能视频检索技术的智慧公安综合研判平台，有效解决了传统视频研判模式效率低、门槛高的痛点，通过技术创新真正实现了为基层减负、为实战赋能。未来我们将进一步强化平台的多源数据融合能力，对接公安的警情数据、人员信息数据，构建更加完善的知识图谱，让大模型具备更深度的案情推理能力，最终实现“全要素智能感知、全线索自动关联、全流程辅助决策”的高阶智慧警务形态，为平安城市建设提供更加强大的技术支撑。

参考文献

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