精准识别，可靠预警 | 长扬科技双引擎架构筑牢高可靠工业安全防线

在工业现场，传统计算机视觉（CV）目标检测模型常因环境干扰（如金属反光）、目标部分遮挡（如仅见作业人员手臂）、以及视觉特征混淆（如水波纹误判为烟雾） 等因素，导致误报频发，不仅消耗大量运维资源进行人工复核，更可能因“狼来了”效应掩盖真实风险。据统计分析，在典型复杂工业场景中，上述因素导致的误报占比高达70%。

针对传统CV模型的局限性，长扬科技推出基于多模态大模型的深度检测工程机，创新采用“边缘CV模型 + 云端多模态大模型”协同工作的双引擎架构：

边缘层高效初筛：部署在边缘设备的轻量级CV模型，负责7×24小时实时扫描，初步识别设备故障、人员违规、环境异常（如烟雾、火焰）等潜在风险目标。

云端层深度分析与复检：基于deepseek 多模态大模型的"工业生产安全大脑"，接收边缘模型上报的潜在告警信息（包括图像/视频片段、检测框、位置等上下文），利用其强大的图像理解、文本推理、空间关系分析和开放域知识能力进行深度验证。

边缘CV模型 + 云端多模态大模型

1. 大幅降低运维成本，提升安全响应效率

通过多模态大模型的跨模态和上下文理解能力，文本、知识数据补充视觉信息，深度检测工程机的系统可验证目标检测结果，对图片信息进行针对性文本描述，将单一图片信息扩展为“视觉+文本”检测链；同时整合场景上下文信息，理解视频或图片画面内容，结合历史信息进行判断，减少因场景歧义导致的误检，使整体检测的误报率大幅降低。

例如，当目标检测捕捉到疑似火焰区域，系统不会理解推送告警，而是将画面转化为"视觉+文本"双通道信息：如"图片中是否存在持续燃烧特征？周边是否有可燃物堆积？"通过跨模态交叉验证，并通过大小模型检测结果加权计算来综合判定，让误报无处遁形。

• 运维成本锐减： 释放大量用于人工复核告警的人力与时间资源，运维团队得以聚焦更高价值的任务。

• 安全响应提速： 有效告警比例显著提升，避免‘狼来了’效应，确保真实风险能被第一时间发现和处理，极大提升安全防护的时效性和有效性。

2. 保障生产连续性，提升系统可信赖度

传统CV模型目标检测过程中，容易受到目标遮挡、目标过小、天气、光照变化等因素影响，导致误报。长扬科技深度检测工程机利用大模型的文本理解和空间关系进行复检，弥补纯视觉模型的短板，解决因遮挡或目标过小导致目标信息缺失以及极端情况下引起的误报问题，极大提升了检测系统的稳定性与可靠性。

例如，在某厂区实测中，暴雨天气导致监控画面出现30处"烟雾误报"，经大模型的空间理解及关系分析，成功过滤28处无效警报。面对遮挡及人员出画等情况引起的人员跌倒误判，大模型通过姿态分析及图片理解实现精准纠错。

• 保障生产连续性： 减少因环境干扰（如暴雨、反光）或目标异常（遮挡、过小）触发的误停机或误操作指令，避免非计划性停产带来的经济损失。

• 提升系统可信赖度： 系统在极端、复杂工况下仍能保持高精度运行，建立用户对自动化安全防护系统的长期信任，减少人为干预依赖。

3. 快速部署，降低AI应用门槛     

传统CV模型严重依赖训练数据质量，难以覆盖所有罕见场景，导致其在实际使用中出现误报。深度检测工程机利用预训练大模型的开放域知识，识别训练数据稀有的类别，有效缓解CV小模型训练数据样本长尾效应问题。

例如，当罕见的白色实验动物闯入检测区域，传统模型可能误判为危险气体泄漏。通过调用大模型利用海量开放域知识，系统识别"此白色团状物具备生物运动特征，且周围无气体泄露源头"，成功避免因数据长尾效应导致的误警。

• 降低数据依赖与标注成本： 无需为海量罕见场景专门收集和标注数据，显著缩短模型训练周期，降低AI应用的前期投入。

• 加速系统部署与场景扩展： 利用大模型的泛化能力，系统能更快地适应新产线、新工艺或新风险类型，缩短从部署到见效的时间，提升投资回报率。