在人工智能技術快速迭代的今天，行為檢測作為計算機視覺領域的重要分支，正迎來一場由多模態大模型引領的技術革命。

作為曾在CV算法公司工作的從業者，我深刻體會到傳統計算機視覺方法在實際落地中的諸多痛點。過去幾年，許多行為檢測、煙火檢測等應用，往往因為高昂的訓練成本和難以接受的誤報率而被甲方叫停。這些問題本質上源于傳統CV的泛化能力不足，過度依賴人工標注數據——正如業內常說的"有多少人工就有多少智能"。

而今天，多模態大模型的出現為這些長期困擾行業的難題帶來了全新解決方案。本文將深入淺出地探討這一技術變革的本質，分析傳統方法與大模

型方案的優劣，并展望這一技術的未來發展方向。

從分類到理解：行為檢測技術的三次飛躍

行為檢測技術的發展歷程可清晰地劃分為三個階段，每一階段都代表著技術范式的根本性轉變：傳統CV方法主要基于三種技術路線：

這些方法的共同局限在于：它們都是"封閉集合"的識別系統，只能識別訓練數據中出現過的行為類別，難以理解行為的語義內涵和上下文關系。

大模型多模態方案的技術創新

多模態大模型基于"視覺-語言-推理"的整合架構，這種方法最大的突破在于：它是一個"開放集合"系統，能夠識別和理解訓練中未見過的行為，實現真正的零樣本泛化。

大模型行為檢測系統的技術實現

要構建基于大模型的行為檢測系統，需要解決以下關鍵技術問題：視頻幀采樣策略

由于大模型處理能力有限，需要從視頻中智能提取關鍵幀。主要采樣策略包括：

均勻采樣：按固定間隔提取幀，簡單高效但可能錯過關鍵動作

場景變化采樣：基于場景變化檢測提取關鍵幀，更關注視覺內容變化

動作聚焦采樣：優先提取含有明顯動作的幀，針對行為分析場景優化

提示詞工程設計

提示詞設計是影響大模型行為分析質量的關鍵因素。一個有效的提示詞框架應包含：

[系統角色定義] 你是專業的視頻行為分析專家，擅長從視頻序列中識別和解讀人類行為。 
 [任務描述] 分析提供的視頻幀序列，識別其中的人物行為。重點關注{TARGET_BEHAVIORS}類行為。  
[上下文信息] 場景類型：{SCENE_TYPE} 關注目的：{MONITORING_PURPOSE} 
其他背景：{ADDITIONAL_CONTEXT}  
[輸出要求] 以JSON格式返回分析結果，包含： - 檢測到的行為類型 - 詳細行為描述 - 行為發生時間點 - 涉及主體 - 風險評估

一個簡單的提示詞樣例

大模型輸出需要經過結構化處理才能整合到實際應用系統，即將大模型文本輸出解析為結構化數據。

兩種技術路徑的優劣對比

大模型方案的關鍵優勢是可以零樣本泛化能力，能夠理解和識別訓練數據中未出現的行為類別，極大降低了新行為擴展的成本。還能理解行為背后的意圖、情境和社會含義。也能同時理解視覺、文本、音頻等多種模態信息，提供更全面的理解。

而傳統方法的計算效率高，適合邊緣設備和實時監控場景。模型部署也相對方便，模型更輕量級，適合更復雜的場景，輸出結果也更可預期，適合安全關鍵型應用。

混合架構：融合創新的最佳實踐

面對兩種技術路徑各自的優缺點，構建"混合架構"方案，構建三層架構體系：

這種混合架構在實際應用中顯示出顯著價值：它既保持了傳統方法的實時性能優勢，又獲得了大模型的深度理解能力，同時控制了總體部署成本。

行為檢測的未來發展趨勢

大模型多模態技術為行為檢測帶來的變革，本質上是從"機器視覺"向"機器認知"的躍遷。這一技術突破不僅提升了行為識別的廣度和深度，更拓展了應用的想象空間。

雖然大模型技術尚在快速發展中，資源需求和實時性仍是現實挑戰，但混合架構方案提供了一條務實可行的應用路徑。隨著專用模型的小型化和計算基礎設施的升級，大模型賦能的行為檢測技術將逐漸走向主流，成為智能安防、醫療看護、人機交互等眾多領域的核心支撐技術。

我們身處技術變革的前沿，見證著AI從"看見"到"理解"的歷史性跨越。在這個過程中，保持技術的前瞻性與應用的實用性平衡，才是推動行為檢測技術健康發展的正確姿態。

寫在最后

2025年的今天，AI創新已經噴井，幾乎每天都有新的技術出現。作為親歷三次AI浪潮的技術人，我堅信AI不是替代人類，而是讓我們從重復工作中解放出來，專注于更有創造性的事情，關注我們公眾號口袋大數據，一起探索大模型落地的無限可能！