【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机应用，尤其涉及一种基于多模态大模型的城市事件检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、城市事件检测是城市管理中一项非常重要的任务。摄像头、无人机等设备会拍摄大量的图像、视频等数据，通过大模型对这些数据进行分析，快速发现异常事件，并通知城市管理者采取有效的措施，及时处理这些事件，确保城市的秩序和市民的安全。
2、在现有技术中，多采用若干特定的小模型来对这些任务进行识别与分析。然而小模型往往在处理城市复杂多变的事件时，往往表现出不足的迁移学习能力以及对新场景的泛化能力，导致城市管理人员不得不为不同的事件任务分别设计和训练专用模型。这不仅占用大量时间和资源，而且随着事件任务种类的增多，需要维护和升级的小模型数量也在不断增加，增大了管理和维护工作的压力和挑战。
3、另外，由于城市事件任务的检测过程往往需要考虑到具体的场景和需求，如一种检测模型在商业区表现良好，可能在居民区就不适用。因此，小模型需要不断地定制和调整，这增加了模型商业化的成本，也使得快速部署变得更加困难。
技术实现
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1.一种基于多模态大模型的城市事件检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标注数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述公开数据集输入所述线性投影层进行训练，以实现视觉特征与文本特征对齐，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始训练，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述微调训练，包括：
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态大模型的城市事件检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标注数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述公开数据集输入所述线性投影层进行训练，以实现视觉特征与文本特征对齐，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始训练，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述微调训练，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：安梦涛，高力浩，王秀珍，郑宇奇，冀卫东，
申请(专利权)人：土豆数据时空智能科技德清有限公司，
类型：发明
国别省市：
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