在人工智能技術(shù)快速迭代的今天，行為檢測作為計算機視覺領域的重要分支，正迎來一場由多模態(tài)大模型引領的技術(shù)革命。

作為曾在CV算法公司工作的從業(yè)者，我深刻體會到傳統(tǒng)計算機視覺方法在實際落地中的諸多痛點。過去幾年，許多行為檢測、煙火檢測等應用，往往因為高昂的訓練成本和難以接受的誤報率而被甲方叫停。這些問題本質(zhì)上源于傳統(tǒng)CV的泛化能力不足，過度依賴人工標注數(shù)據(jù)——正如業(yè)內(nèi)常說的"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)為這些長期困擾行業(yè)的難題帶來了全新解決方案。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)的未來發(fā)展方向。

從分類到理解：行為檢測技術(shù)的三次飛躍

行為檢測技術(shù)的發(fā)展歷程可清晰地劃分為三個階段，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"的識別系統(tǒng)，只能識別訓練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)過的行為類別，難以理解行為的語義內(nèi)涵和上下文關系。

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-語言-推理"的整合架構(gòu)，這種方法最大的突破在于：它是一個"開放集合"系統(tǒng)，能夠識別和理解訓練中未見過的行為，實現(xiàn)真正的零樣本泛化。

大模型行為檢測系統(tǒng)的技術(shù)實現(xiàn)

要構(gòu)建基于大模型的行為檢測系統(tǒng)，需要解決以下關鍵技術(shù)問題：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鍵幀。主要采樣策略包括：

均勻采樣：按固定間隔提取幀，簡單高效但可能錯過關鍵動作

場景變化采樣：基于場景變化檢測提取關鍵幀，更關注視覺內(nèi)容變化

動作聚焦采樣：優(yōu)先提取含有明顯動作的幀，針對行為分析場景優(yōu)化

提示詞工程設計

提示詞設計是影響大模型行為分析質(zhì)量的關鍵因素。一個有效的提示詞框架應包含：

[系統(tǒng)角色定義] 你是專業(yè)的視頻行為分析專家，擅長從視頻序列中識別和解讀人類行為。 
 [任務描述] 分析提供的視頻幀序列，識別其中的人物行為。重點關注{TARGET_BEHAVIORS}類行為。  
[上下文信息] 場景類型：{SCENE_TYPE} 關注目的：{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： - 檢測到的行為類型 - 詳細行為描述 - 行為發(fā)生時間點 - 涉及主體 - 風險評估

一個簡單的提示詞樣例

大模型輸出需要經(jīng)過結(jié)構(gòu)化處理才能整合到實際應用系統(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)劣對比

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

而傳統(tǒng)方法的計算效率高，適合邊緣設備和實時監(jiān)控場景。模型部署也相對方便，模型更輕量級，適合更復雜的場景，輸出結(jié)果也更可預期，適合安全關鍵型應用。

混合架構(gòu)：融合創(chuàng)新的最佳實踐

面對兩種技術(shù)路徑各自的優(yōu)缺點，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)在實際應用中顯示出顯著價值：它既保持了傳統(tǒng)方法的實時性能優(yōu)勢，又獲得了大模型的深度理解能力，同時控制了總體部署成本。

行為檢測的未來發(fā)展趨勢

大模型多模態(tài)技術(shù)為行為檢測帶來的變革，本質(zhì)上是從"機器視覺"向"機器認知"的躍遷。這一技術(shù)突破不僅提升了行為識別的廣度和深度，更拓展了應用的想象空間。

雖然大模型技術(shù)尚在快速發(fā)展中，資源需求和實時性仍是現(xiàn)實挑戰(zhàn)，但混合架構(gòu)方案提供了一條務實可行的應用路徑。隨著專用模型的小型化和計算基礎設施的升級，大模型賦能的行為檢測技術(shù)將逐漸走向主流，成為智能安防、醫(yī)療看護、人機交互等眾多領域的核心支撐技術(shù)。

我們身處技術(shù)變革的前沿，見證著AI從"看見"到"理解"的歷史性跨越。在這個過程中，保持技術(shù)的前瞻性與應用的實用性平衡，才是推動行為檢測技術(shù)健康發(fā)展的正確姿態(tài)。

寫在最后

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，我堅信AI不是替代人類，而是讓我們從重復工作中解放出來，專注于更有創(chuàng)造性的事情，關注我們公眾號口袋大數(shù)據(jù)，一起探索大模型落地的無限可能！