【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，尤其涉及行为检测方法、存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、计算机视觉技术作为人工智能领域的重要分支，在传统安防领域已经获得了广泛的应用，计算机视觉主要利用图像识别技术和摄像头输出的视频流，根据不同的业务场景采集数据，并依据特定的算法训练对应业务场景的模型，以实现多样化的业务需求。传统图像检测模型对接到新的检测场景时容易出现数据漂移问题，即模型在新的检测场景下的表现会大幅下降，影响识别精度。为了应对这些问题，近年来以大语言模型为基础的多模态大模型(multimodel large language model，mllm)发展迅速，多模态大模型在原有的强大泛化能力和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力，包括图像描述、视觉问答、视觉定位等，相比于传统的图像检测模型，多模态大模型具备更强的数据泛化能力，且拥有更通用的图像理解能力，然而部署多模态大模型所需的资源庞大，基于图像进行行为检测的耗时较长，检测效率较低。
2、综上所述，现有技术中基于图像进行行为检测的识别精度和检测效率不足。
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【技术保护点】
1.一种行为检测方法，其特征在于，所述行为检测方法应用于图像采集设备的边缘端设备，所述边缘端设备上部署图像检测模型，所述边缘端设备与云端设备通信连接，所述云端设备上部署多模态大模型，所述行为检测方法包括：
2.如权利要求1所述的行为检测方法，其特征在于，所述图像检测模型包括多个功能模块；
3.如权利要求2所述的行为检测方法，其特征在于，所述将所述行为检测业务拆分为多个检测子业务的步骤，包括：
4.如权利要求2所述的行为检测方法，其特征在于，所述通过所述图像检测模型调用各个所述目标模块的步骤，包括：
5.一种行为检测方法，...
【技术特征摘要】
1.一种行为检测方法，其特征在于，所述行为检测方法应用于图像采集设备的边缘端设备，所述边缘端设备上部署图像检测模型，所述边缘端设备与云端设备通信连接，所述云端设备上部署多模态大模型，所述行为检测方法包括：
2.如权利要求1所述的行为检测方法，其特征在于，所述图像检测模型包括多个功能模块；
3.如权利要求2所述的行为检测方法，其特征在于，所述将所述行为检测业务拆分为多个检测子业务的步骤，包括：
4.如权利要求2所述的行为检测方法，其特征在于，所述通过所述图像检测模型调用各个所述目标模块的步骤，包括：
5.一种行为检测方法，其特征在于，所述行为检测方法云端设备，所述云端设备与图像采集设备的边缘端设备通信连接，所述边缘端设备上部署图像检测模型，所述云端设备上部署多模态大模型，所述行为检测方法包括：
6.如权利要求5所述的行为检测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：柴璇，吴勇，赵国治，吴欣怡，薛飞，贺强，
申请(专利权)人：招商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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