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申请/专利权人：北京易二零环境股份有限公司
摘要：本发明提出了一种利用大模型降低边端监控误报率的方法，所述方法包括如下步骤：在区域中划出监控采集点，并围绕监控采集点构建多角度监控单元，在云边系统架构中内置的边端软件内搭建每个监控采集点的全景监控阵列，将多角度监控单元采集的图像视频数据进行图像边缘裁剪后整合，形成全景监控阵列，并对全景监控阵列中的视频图像进行识别；通过全景监控阵列和多角度监控单元的应用，能够提高监控的全面性和准确性，有效减少监控盲区和遗漏现象，从而提高监控系统的有效性和实用性。预存特征判定模型和实时匹配单元的结合，能够实现更精准的实时预警，降低误报率，提高监控系统的准确性和可靠性。
主权项：1.一种利用大模型降低边端监控误报率的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：在区域中划出监控采集点，并围绕监控采集点构建多角度监控单元，在云边系统架构中内置有边端软件，通过边端软件搭建每个监控采集点的全景监控阵列，将多角度监控单元采集的图像视频数据进行图像边缘裁剪后整合，形成全景监控阵列，并对全景监控阵列中的视频图像进行识别；建立目标预警数据库，在目标预警数据库中预存特征判定模型，特征判定模型内置有实时匹配单元，在实时匹配单元中全景监控阵列的视频图像数据与特征判定模型中标准特征进行比对，在匹配率超过设定阈值时，进行预警信息输出；将输出的预警信息上传至中心平台，中心平台调用多模态大模型对预警信息进行实时复判，并将复判结果为告警的信息反馈至用户移动端，用户移动端接收预警信息后进行告警；在复判结果为误判的信息反馈至目标预警数据库；目标预警数据库接收了误判信息后，将多模态大模型判定数据导入，对目标预警数据库进行迭代，在迭代后的实时匹配单元中设置观察区间，将新加入的判定数据和迭代前的数据在观察区间中重复对视频图像进行识别，并在实时匹配单元进行比对时，将迭代前后模型进行双重对比，在迭代模型验证达到设定阈值无误后，对迭代前模型进行替换；对迭代后的迭代模型进行二次异常识别录入，定期更新异常行为和异常物体的数据库，将异常行为及异常物体模型导入迭代模型进行重复训练，当迭代模型确认异常情况存在时，将异常状态反馈至中心平台。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京易二零环境股份有限公司 一种利用大模型降低边端监控误报率的方法
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