暴力行为检测产品系统

当前公共安防场景中，传统视频监控高度依赖人工值守，存在注意力疲劳、漏检率高、响应滞后等问题，难以对打架斗殴、持械威胁等暴力行为做到及时发现与处置。本项目面向园区、校园、商业综合体等公共场所，旨在通过 AI 视觉技术自动识别暴力行为并触发预警，提升安防管理效率与应急响应速度，降低安全事件造成的人身财产损失。

项目包含四大核心功能模块：一是视频流接入模块，支持多路监控摄像头的实时视频流接入与画面预处理；二是暴力行为检测模块，可精准识别打架、推搡、持械攻击等多种暴力行为并标注行为区域；三是告警联动模块，检测到异常行为时实时推送告警信息，自动留存事件录像与关键帧；四是前端可视化模块，提供实时监控画面展示、告警记录查询、事件回溯回放等功能，支持管理人员快速处置安全事件。
项目实现

我在项目中主要负责三部分核心工作：一是基于 PyTorch 框架搭建暴力行为检测模型，采用目标检测与时序行为识别融合的技术方案，完成数据集整理、数据增强与模型训练调优；二是基于 C++ 实现模型的端侧推理优化，压缩模型体积、提升视频流处理帧率，满足多路监控并发检测的性能要求；三是配合前端完成告警接口联调，对接检测结果数据与前端可视化展示。项目难点在于遮挡、低光照、人员密集场景下的行为误检问题，通过多帧时序特征融合与难例挖掘策略优化，有效降低了误检率，提升了复杂场景下的检测精度与鲁棒性。