在人工智能技術(shù)快速迭代的今天，行為檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要分支，正迎來(lái)一場(chǎng)由多模態(tài)大模型引領(lǐng)的技術(shù)革命。

作為曾在CV算法公司工作的從業(yè)者，我深刻體會(huì)到傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法在實(shí)際落地中的諸多痛點(diǎn)。過(guò)去幾年，許多行為檢測(cè)、煙火檢測(cè)等應(yīng)用，往往因?yàn)楦甙旱挠?xùn)練成本和難以接受的誤報(bào)率而被甲方叫停。這些問(wèn)題本質(zhì)上源于傳統(tǒng)CV的泛化能力不足，過(guò)度依賴人工標(biāo)注數(shù)據(jù)——正如業(yè)內(nèi)常說(shuō)的"有多少人工就有多少智能"。

而今天，多模態(tài)大模型的出現(xiàn)為這些長(zhǎng)期困擾行業(yè)的難題帶來(lái)了全新解決方案。本文將深入淺出地探討這一技術(shù)變革的本質(zhì)，分析傳統(tǒng)方法與大模

型方案的優(yōu)劣，并展望這一技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向。

從分類到理解：行為檢測(cè)技術(shù)的三次飛躍

行為檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展歷程可清晰地劃分為三個(gè)階段，每一階段都代表著技術(shù)范式的根本性轉(zhuǎn)變：傳統(tǒng)CV方法主要基于三種技術(shù)路線：

這些方法的共同局限在于：它們都是"封閉集合"的識(shí)別系統(tǒng)，只能識(shí)別訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)過(guò)的行為類別，難以理解行為的語(yǔ)義內(nèi)涵和上下文關(guān)系。

大模型多模態(tài)方案的技術(shù)創(chuàng)新

多模態(tài)大模型基于"視覺(jué)-語(yǔ)言-推理"的整合架構(gòu)，這種方法最大的突破在于：它是一個(gè)"開(kāi)放集合"系統(tǒng)，能夠識(shí)別和理解訓(xùn)練中未見(jiàn)過(guò)的行為，實(shí)現(xiàn)真正的零樣本泛化。

大模型行為檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

要構(gòu)建基于大模型的行為檢測(cè)系統(tǒng)，需要解決以下關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題：視頻幀采樣策略

由于大模型處理能力有限，需要從視頻中智能提取關(guān)鍵幀。主要采樣策略包括：

均勻采樣：按固定間隔提取幀，簡(jiǎn)單高效但可能錯(cuò)過(guò)關(guān)鍵動(dòng)作

場(chǎng)景變化采樣：基于場(chǎng)景變化檢測(cè)提取關(guān)鍵幀，更關(guān)注視覺(jué)內(nèi)容變化

動(dòng)作聚焦采樣：優(yōu)先提取含有明顯動(dòng)作的幀，針對(duì)行為分析場(chǎng)景優(yōu)化

提示詞工程設(shè)計(jì)

提示詞設(shè)計(jì)是影響大模型行為分析質(zhì)量的關(guān)鍵因素。一個(gè)有效的提示詞框架應(yīng)包含：

[系統(tǒng)角色定義] 你是專業(yè)的視頻行為分析專家，擅長(zhǎng)從視頻序列中識(shí)別和解讀人類行為。 
 [任務(wù)描述] 分析提供的視頻幀序列，識(shí)別其中的人物行為。重點(diǎn)關(guān)注{TARGET_BEHAVIORS}類行為。  
[上下文信息] 場(chǎng)景類型：{SCENE_TYPE} 關(guān)注目的：{MONITORING_PURPOSE} 
其他背景：{ADDITIONAL_CONTEXT}  
[輸出要求] 以JSON格式返回分析結(jié)果，包含： - 檢測(cè)到的行為類型 - 詳細(xì)行為描述 - 行為發(fā)生時(shí)間點(diǎn) - 涉及主體 - 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

一個(gè)簡(jiǎn)單的提示詞樣例

大模型輸出需要經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化處理才能整合到實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)，即將大模型文本輸出解析為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

兩種技術(shù)路徑的優(yōu)劣對(duì)比

大模型方案的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是可以零樣本泛化能力，能夠理解和識(shí)別訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未出現(xiàn)的行為類別，極大降低了新行為擴(kuò)展的成本。還能理解行為背后的意圖、情境和社會(huì)含義。也能同時(shí)理解視覺(jué)、文本、音頻等多種模態(tài)信息，提供更全面的理解。

而傳統(tǒng)方法的計(jì)算效率高，適合邊緣設(shè)備和實(shí)時(shí)監(jiān)控場(chǎng)景。模型部署也相對(duì)方便，模型更輕量級(jí)，適合更復(fù)雜的場(chǎng)景，輸出結(jié)果也更可預(yù)期，適合安全關(guān)鍵型應(yīng)用。

混合架構(gòu)：融合創(chuàng)新的最佳實(shí)踐

面對(duì)兩種技術(shù)路徑各自的優(yōu)缺點(diǎn)，構(gòu)建"混合架構(gòu)"方案，構(gòu)建三層架構(gòu)體系：

這種混合架構(gòu)在實(shí)際應(yīng)用中顯示出顯著價(jià)值：它既保持了傳統(tǒng)方法的實(shí)時(shí)性能優(yōu)勢(shì)，又獲得了大模型的深度理解能力，同時(shí)控制了總體部署成本。

行為檢測(cè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

大模型多模態(tài)技術(shù)為行為檢測(cè)帶來(lái)的變革，本質(zhì)上是從"機(jī)器視覺(jué)"向"機(jī)器認(rèn)知"的躍遷。這一技術(shù)突破不僅提升了行為識(shí)別的廣度和深度，更拓展了應(yīng)用的想象空間。

雖然大模型技術(shù)尚在快速發(fā)展中，資源需求和實(shí)時(shí)性仍是現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，但混合架構(gòu)方案提供了一條務(wù)實(shí)可行的應(yīng)用路徑。隨著專用模型的小型化和計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)，大模型賦能的行為檢測(cè)技術(shù)將逐漸走向主流，成為智能安防、醫(yī)療看護(hù)、人機(jī)交互等眾多領(lǐng)域的核心支撐技術(shù)。

我們身處技術(shù)變革的前沿，見(jiàn)證著AI從"看見(jiàn)"到"理解"的歷史性跨越。在這個(gè)過(guò)程中，保持技術(shù)的前瞻性與應(yīng)用的實(shí)用性平衡，才是推動(dòng)行為檢測(cè)技術(shù)健康發(fā)展的正確姿態(tài)。

寫(xiě)在最后

2025年的今天，AI創(chuàng)新已經(jīng)噴井，幾乎每天都有新的技術(shù)出現(xiàn)。作為親歷三次AI浪潮的技術(shù)人，我堅(jiān)信AI不是替代人類，而是讓我們從重復(fù)工作中解放出來(lái)，專注于更有創(chuàng)造性的事情，關(guān)注我們公眾號(hào)口袋大數(shù)據(jù)，一起探索大模型落地的無(wú)限可能！