本發(fā)明涉及城市管理，具體為基于大模型的城市管理違法行為識(shí)別系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進(jìn)程的加速推進(jìn)，城市管理信息化的建設(shè)取得了顯著進(jìn)展，城市的規(guī)模不斷擴(kuò)大，人民的生活質(zhì)量逐步提升，然而這也對(duì)城市管理工作的開展提出了新的挑戰(zhàn)。城市化規(guī)模的擴(kuò)張使得城市管理綜合執(zhí)法任務(wù)日益繁重，難度顯著增加，尤其是在傳統(tǒng)依賴人工巡邏和監(jiān)控的執(zhí)法模式下，效率低下、成本高昂且難以實(shí)現(xiàn)全面覆蓋的問題愈發(fā)凸顯。

2、現(xiàn)有的城市管理方法在面對(duì)諸如占道經(jīng)營(yíng)、亂搭亂建、環(huán)境污染等違法行為時(shí)，一般依賴于執(zhí)法人員的現(xiàn)場(chǎng)巡查和判斷，這種方式不僅耗費(fèi)大量的人力資源，還難以做到實(shí)時(shí)監(jiān)控和快速反應(yīng)。此外，人工執(zhí)法還存在主觀性強(qiáng)、判斷標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，容易引發(fā)爭(zhēng)議，影響執(zhí)法的客觀性和公正性。

3、為了解決上述城市管理中的痛點(diǎn)問題，提升城市管理效率，降低執(zhí)法成本，并實(shí)現(xiàn)更加公正、客觀、全面的執(zhí)法，機(jī)器學(xué)習(xí)（machinelearning）和計(jì)算機(jī)視覺（computervision,cv）等先進(jìn)技術(shù)逐漸被引入到城市管理中。通過應(yīng)用這些技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)城市管理“非接觸執(zhí)法”和“智慧執(zhí)法”，從而克服傳統(tǒng)執(zhí)法模式的局限。

4、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)作為一種重要的智能監(jiān)控手段，能夠在復(fù)雜的城市環(huán)境中準(zhǔn)確地捕捉、識(shí)別和分析各類目標(biāo)行為。它通過深度學(xué)習(xí)等算法，對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭捕獲的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出城市管理中的違法行為，并實(shí)時(shí)反饋給執(zhí)法人員。相比傳統(tǒng)方法，智能視頻分析技術(shù)具有案件發(fā)現(xiàn)及時(shí)、降低人力成本、提高執(zhí)法效率和準(zhǔn)確性等多重優(yōu)勢(shì)。

5、然而，目前雖然已有一些基于計(jì)算機(jī)視覺的城市管理系統(tǒng)應(yīng)用于實(shí)踐中，但多數(shù)系統(tǒng)仍存在識(shí)別精度不高、處理速度慢、實(shí)時(shí)性差、適應(yīng)環(huán)境能力弱等問題。特別是面對(duì)復(fù)雜多變的城市環(huán)境，如何進(jìn)一步提升系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率、實(shí)時(shí)性和魯棒性，以及如何高效存儲(chǔ)和管理大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)，成為當(dāng)前技術(shù)亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于：提出一種基于大模型的城市管理違法行為識(shí)別系統(tǒng)及方法，該技術(shù)方案能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)城市管理違法行為的高效、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地識(shí)別與分析，以提升城市管理效率。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，第一方面，本公開實(shí)施例提供基于大模型的城市管理違法行為識(shí)別方法，包括：

3、前端感知模塊，用于采集城市現(xiàn)場(chǎng)信息；

4、邊緣計(jì)算模塊，用于對(duì)采集的城市現(xiàn)場(chǎng)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，包括：

5、模型構(gòu)建子模塊，構(gòu)建用于識(shí)別城市管理違法行為的transformer模型；使用clip算法，將圖像和文本進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，將圖像和文本映射到共享的嵌入空間，獲得視覺－語言模型；利用rlhf算法進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，通過結(jié)合專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)來優(yōu)化智能體的學(xué)習(xí)效果；

6、數(shù)據(jù)管理模塊，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和管理；

7、云端管理存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)來自前端感知模塊的大規(guī)模數(shù)據(jù)，并管理和提供遠(yuǎn)程訪問接口。

8、基礎(chǔ)方案的有益效果：前端感知模塊采集的城市現(xiàn)場(chǎng)信息，一方面能夠作為模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，另一方面確保了后續(xù)識(shí)別違法行為的即時(shí)性。邊緣計(jì)算模塊使得對(duì)采集到的城市現(xiàn)場(chǎng)信息能夠進(jìn)行即時(shí)處理和分析，極大減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说难舆t，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和處理效率。前端感知模塊與邊緣計(jì)算模塊的緊密結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的即時(shí)采集與初步處理，大幅縮短了從數(shù)據(jù)產(chǎn)生到分析結(jié)果輸出的時(shí)間，提高了系統(tǒng)的整體響應(yīng)速度。

9、利用transformer模型結(jié)合clip算法構(gòu)建的視覺－語言模型，不僅提升了圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性，還通過文本與圖像的聯(lián)合訓(xùn)練，增強(qiáng)了模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景和細(xì)微差別的理解能力?？缒B(tài)的聯(lián)合訓(xùn)練方式，使得系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別出各種城市管理中的違法行為，如亂停車、占道經(jīng)營(yíng)等。引入rlhf算法，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步優(yōu)化了智能體的學(xué)習(xí)效果，使系統(tǒng)能夠不斷自我優(yōu)化，提升識(shí)別精度和泛化能力。

10、云端管理存儲(chǔ)模塊能夠存儲(chǔ)來自前端感知設(shè)備的大規(guī)模數(shù)據(jù)，并管理和提供遠(yuǎn)程訪問接口，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的集中管理和共享。數(shù)據(jù)管理模塊負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和管理，確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，為后續(xù)的分析和訓(xùn)練提供了可靠的基礎(chǔ)。同時(shí)，通過有效的數(shù)據(jù)管理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的追溯和分析，為城市管理的決策制定提供有力支持。數(shù)據(jù)管理模塊確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量與規(guī)范性，而云端管理存儲(chǔ)模塊則提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪問能力，兩者協(xié)同工作，為系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和高效分析提供了有力支持。

11、本技術(shù)方案利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市管理執(zhí)法視頻數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)城市管理從經(jīng)驗(yàn)式的管理模式向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)管理模式轉(zhuǎn)變，可為城市管理提供前瞻性、預(yù)測(cè)性的數(shù)據(jù)支撐。首次在城市管理應(yīng)用transformer視覺識(shí)別模型，統(tǒng)一提供ai能力服務(wù)，降低執(zhí)法系統(tǒng)智能化、智慧化服務(wù)的普及成本，提高城市管理執(zhí)法的智能化水平。

12、作為一種可實(shí)施的優(yōu)選方案，所述前端感知模塊包括影像采集裝置和環(huán)境傳感器；影像采集裝置用于采集城市環(huán)境影像，環(huán)境傳感器包括濕度、噪聲、空氣質(zhì)量傳感器，用于輔助分析違法行為。

13、作為一種可實(shí)施的優(yōu)選方案，所述邊緣計(jì)算模塊，包括時(shí)序處理子模塊，用于利用transformer模型處理視頻幀序列，識(shí)別行為的動(dòng)態(tài)過程，理解行為的起始、發(fā)展和結(jié)束階段，并進(jìn)行視頻中的幀序列建模。

14、作為一種可實(shí)施的優(yōu)選方案，所述邊緣計(jì)算模塊，還包括數(shù)據(jù)融合子模塊，用于融合視頻圖像數(shù)據(jù)、音頻信號(hào)和文本信息，同時(shí)引入交叉模態(tài)注意力機(jī)制，允許不同模態(tài)之間的信息交互，以增強(qiáng)特征表達(dá)。

15、作為一種可實(shí)施的優(yōu)選方案，所述邊緣計(jì)算模塊，還包括特征處理子模塊，利用transformer編碼器－解碼器結(jié)構(gòu)自動(dòng)提取特征，并加入位置編碼，在訓(xùn)練過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整注意力權(quán)重，自適應(yīng)地學(xué)習(xí)對(duì)違法行為識(shí)別最重要的特征。

16、作為一種可實(shí)施的優(yōu)選方案，所述邊緣計(jì)算模塊，還包括空間建模子模塊，用于對(duì)視頻中不同尺度的空間信息進(jìn)行建模，利用多頭自注意力機(jī)制，同時(shí)關(guān)注不同尺度的特征，通過調(diào)整自注意力層的頭數(shù)和每個(gè)頭的感知范圍，捕捉行為的微觀局部細(xì)節(jié)和宏觀整體場(chǎng)景。

17、作為一種可實(shí)施的優(yōu)選方案，所述邊緣計(jì)算模塊，還包括計(jì)算推理子模塊，用于分析識(shí)別大規(guī)模城市現(xiàn)場(chǎng)信息中的違法行為；對(duì)計(jì)算推理子模塊的優(yōu)化過程包括以下內(nèi)容：

18、設(shè)計(jì)學(xué)生模型和教師模型，使用教師模型的輸出作為軟目標(biāo)來引導(dǎo)學(xué)生模型的訓(xùn)練，通過調(diào)整溫度參數(shù)t來控制軟目標(biāo)的平滑程度；結(jié)合使用交叉熵?fù)p失和蒸餾損失，其中蒸餾損失計(jì)算學(xué)生模型輸出與教師模型軟目標(biāo)之間的kl散度；

19、通過低秩分解技術(shù)，將大型權(quán)重矩陣分解為若干低秩矩陣乘積；對(duì)模型進(jìn)行重參數(shù)化，用分解后的低秩矩陣代替原始權(quán)重矩陣，在訓(xùn)練過程中迭代優(yōu)化低秩矩陣，以最小化重構(gòu)誤差；

20、將模型中的浮點(diǎn)數(shù)權(quán)重量化為低位數(shù)定點(diǎn)數(shù)或者二進(jìn)制數(shù)的表示；使用量化感知方法在訓(xùn)練過程中調(diào)整模型權(quán)重，最小化精度損失；并在量化完成后進(jìn)行模型校準(zhǔn)；

21、為不同模態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)特定的壓縮策略；在多模態(tài)特征融合階段應(yīng)用壓縮策略，同時(shí)對(duì)不同模態(tài)特定的編碼器也進(jìn)行壓縮。

22、作為一種可實(shí)施的優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)管理模塊，包括：

23、數(shù)據(jù)檢查子模塊，用于可視化展示并檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量，并通過圖表方式展示數(shù)據(jù)的完整性、缺失值和異常值情況；生成數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)摘要，包括均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差；

24、數(shù)據(jù)分析子模塊，用于繪制直方圖展示數(shù)據(jù)的分布情況，以觀察數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度、偏度與峰度；使用累積分布函數(shù)圖觀察數(shù)據(jù)的累積概率分布，以了解數(shù)據(jù)的極端值和尾部行為；通過散點(diǎn)圖矩陣展示不同特征之間的關(guān)系，識(shí)別特征間的相關(guān)性和模式。

25、作為一種可實(shí)施的優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)管理模塊，還包括：

26、特征工程子模塊，用于根據(jù)特征的分布、相關(guān)性以及與目標(biāo)變量之間的關(guān)系，選擇合適的特征工程方法；

27、數(shù)據(jù)增強(qiáng)子模塊，用于根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果判斷數(shù)據(jù)的類別不平衡情況，從而針對(duì)類別不平衡問題進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

28、第二方面，本公開實(shí)施例還提供基于大模型的城市管理違法行為識(shí)別方法，運(yùn)用了上述的基于大模型的城市管理違法行為識(shí)別系統(tǒng)。