需求描述
"本项目旨在引入先进的“视觉大模型”技术，利用AI算法自动识别视频监控中违法违规案事件及异常风险，实现从“人工看屏”到“智能预警”的转变。主要识别场景包括但不限于如货车超限超载超员、三轮车违法载人、路口匝道合流事故识别等交通安全类问题；打架斗殴、非法拉横幅、无人机禁飞区域闯入等治安管理类问题；以及“护学岗”装备（如防暴叉、头盔）缺失等校园安保类问题。场景能够自动快速迭代升级，支持重点人员异常行为识别、大型活动高密度人群风险识别、空地一体异常行为智能巡防、河道防溺水等新场景。平台将赋能现有监控系统，使其具备“看得懂、能预警”的实战能力。
技术需求：
1.硬件与算力：需对接国产高性能AI芯片与服务器，以支持大规模视图实时分析，核心软硬件国产化率100%。
2.具备多目标检测与跟踪技术，能在复杂画面中准确识别并跟踪人、车、物，并能分析“打架”“载人”等具体行为。模型轻量化部署，适应不同摄像头与光照条件。
3.可接入各类摄像头，为不同摄像头配置不同识别任务；发现事件后，自动弹窗、推送告警信息。支持提供数据看板，展示告警统计与地图分布。
4.支持云端或边缘设备部署；提供开放接口，对接现有警务系统；符合安全规定，保护数据隐私。"
合作要求
- 基于已有视频图像与大数据资源，构建以视觉大模型为核心的多模态感知体系，并与语言大模型进行深度融合，推动视图战力升级，通过大模型与小模型协同、多模态融合、AI智能体等技术路径，试点打磨智能化视图战法，为精准执法与勤务部署提供支撑，全面提升社会治理水平。
