整体思路大小模型协同这套方案的核心在于“大小模型协同”YOLO11 (小模型 - 感知层)负责底层的实时感知快速完成目标检测、追踪等任务。Qwen3.5 (大模型 - 认知层)对YOLO11提取的关键信息进行深度理解实现复杂的行为分析、自然语言交互和智能摘要。这种组合让系统既能“看见”感知又能“看懂”认知从而满足从实时监控到事后研判的全流程需求。️ 平台架构设计一个完整的一站式平台可分为以下四层1. 数据采集与接入层接入源支持RTSP/RTMP/HTTP协议的摄像头、NVR以及MP4/AVI等视频文件。流媒体服务使用SRS、ZLMediaKit或WebRTC进行流的接收、分发和录像确保多路并发下的低延迟和高稳定。2. 感知与预处理层 (YOLO11)核心任务解码视频流通过YOLO11进行实时目标检测与跟踪如人、车、特定物品。关键技术多目标跟踪 (MOT)使用ByteTrack、DeepSORT等算法为每个目标分配ID确保跨帧连续性。ROI编码仅对感兴趣区域ROI进行关键帧编码减少传输和存储开销。3. 认知与分析层 (Qwen3.5)核心任务接收YOLO11输出的结构化数据如目标位置、轨迹进行深度分析。分析能力行为理解分析“人员徘徊”、“物品遗留”、“违规操作”等复杂事件。音视频协同利用Qwen3.5-Omni处理现场音频如呼救、爆炸声结合画面进行综合研判。自然语言交互支持通过自然语言提问如“查询3号通道昨天下午的拥堵情况”系统自动检索并生成答案。4. 存储与服务层数据存储视频流存储于对象存储如腾讯云COS、阿里云OSS。结构化数据存储于时序数据库如InfluxDB和向量数据库如Milvus、Qdrant用于快速检索和分析。业务服务提供实时监控、告警推送、检索查询等API和Web界面。 关键技术实现YOLO11部署与优化模型选择根据场景选择检测(yolo11.pt)、实例分割(yolo11-seg.pt)或姿态估计(yolo11-pose.pt)模型。性能优化使用TensorRT、OpenVINO等工具进行推理加速并可根据需求进行模型蒸馏或量化以适应边缘设备部署。Qwen3.5集成与分析API调用通过阿里云百炼或本地API服务调用Qwen-VL 3.5或Qwen3.5-Omni。分析模式事件分析将YOLO11的检测结果如“ID为3的人进入禁区”作为提示词输入大模型生成事件描述。视频问答将关键帧或短视频片段输入大模型回答用户关于视频内容的自然语言问题。一站式工作流实时流摄像头 → YOLO11实时分析 → 异常触发Qwen3.5深度研判 → 生成告警与快照。离线视频视频文件 → 抽帧分析 → 存入向量数据库 → 支持自然语言检索与问答。 典型应用场景智慧安防实时检测入侵、打架、火灾等异常并自动截取视频片段作为证据。交通管理分析路况、违章行为并支持通过自然语言查询历史交通事件。工业安全监控生产线识别工人是否佩戴安全帽、有无违规操作并进行行为分析。智能检索支持“查找上周五穿红衣服进入机房的人”这类自然语言检索快速定位视频片段。 快速启动方案如果您想快速验证想法可以参考以下路径数据处理使用JavaScript前端库如broadcast-va配合WASM加速在浏览器进行视频抽帧和轻量级分析。后端分析采用微服务架构Python服务负责调用YOLO11和Qwen3.5 API并通过Redis和消息队列解耦保证系统弹性。