长扬科技深度检测工程机，以多模态大模型赋能工业安全

长扬科技深度检测工程机在此背景下应运而生。它创新性地将经过工业领域微调的多模态大模型引入到告警处理的核心环节——复检，构建了更可靠、更精准的工业安全检测体系。

核心工作原理：双重复检 + 端云协同优化

深度检测工程机的工作流程清晰高效，形成了自我优化闭环：

1. 告警初筛：前端部署的传统CV小模型（如基于YOLO的模型）进行实时画面分析，生成初步告警。

2. 大模型一级复检：深度检测工程机接收小模型的告警信息（通常包含触发告警的图像/视频片段及相关数据）。利用多模态大模型强大的上下文理解能力、细粒度识别能力和抗干扰能力，对这些告警结果进行首次深度分析与验证。

3. 大模型二级复检：对于关键场景或一级复检中存疑的告警，可进行二次复检，利用大模型更深层次的分析确保结果的万无一失。

4. 端云协同学习与优化：深度检测工程机不仅进行复检，更将大模型识别出的明确误报数据作为宝贵的学习样本。系统利用这些数据自学习优化前端小模型，并通过推送更新的方式将优化后的小模型部署到边缘端侧设备，实现前端检测能力的持续提升，从根源上减少未来误报的发生。

深度检测工程机工作原理

深度检测工程机已在真实工业现场环境中进行了多轮严格测试，覆盖了工业安全领域中多个因环境干扰或数据不均衡而导致小模型误报率较高的典型算法场景，如抽烟、打电话、跌倒等。

大模型的复检效果非常显著，结果如下：

• 小模型初筛：平均准确率89%

• 大模型一次复检：平均准确率98%

• 大模型二次复检：平均准确率99.5%

深度检测工程机成功集成到工业现场视觉AI分析与安全预警平台后，能够为用户提供专属的“大模型告警”功能模块。用户可便捷地查看经大模型复检后的告警识别记录及最终判定结果。实际应用证明，引入大模型复检环节后，系统几乎消除了误报现象，大幅提升了告警信息的可信度和处理效率。

深度检测工程机提供两种灵活的部署方案，满足不同客户的基础设施现状和需求：

1. 中心端独立部署 + 端云协同：

• 将深度检测工程机部署在中心机房或云端。

• 与边缘端的前端小模型分析设备（如摄像头+AI盒子）通过网络协同工作。

• 核心优势：特别适合对已有工业现场视觉AI分析与安全预警平台进行升级改造。无需更换前端设备，只需在中心端部署本工程机并完成对接，即可快速获得大模型复检能力与端云协同优化效益。

2. 边缘端二合一部署：

• 将深度检测工程机功能模块与视觉AI边缘分析器硬件系统集成部署在边缘侧（如厂区机房、车间现场柜）。

• 核心优势：在靠近数据源的边缘侧完成大模型复检，减少网络传输依赖，提升实时性；一体化的硬件方案更便于管理和维护。

深度检测工程机部署架构图

1. 大幅提升告警精准度，显著降低误报与漏报率

将工业安全告警准确率从传统方法的平均89%大幅提升至大模型复检后的99.5%，误报率趋近于零。有效克服了复杂环境、目标异常、视觉混淆及数据长尾带来的传统高误报难题。

2. 显著降低运维成本，释放人力资源

近乎消除的误报，释放了大量原本用于人工复核告警的人力和时间成本。运维团队得以从繁琐筛选中解脱，聚焦于风险研判、应急处置和系统优化等高价值工作。

3. 提升安全响应效率与可信度

极高的告警准确率建立了告警信息的绝对可信度，避免了“狼来了”效应，确保真实风险能被第一时间发现和处理。有效告警比例显著提升，极大缩短了风险响应时间窗口。

4. 保障生产连续性与稳定性，避免经济损失

显著降低了因环境干扰（如暴雨烟雾误报）或目标异常（如遮挡跌倒误判）触发的非必要停机或错误操作。系统在极端工况下保持高精度与稳定，减少了误报引发的生产中断和经济损失。

5. 降低AI应用门槛，加速规模化落地

利用大模型开放域知识缓解数据依赖，减少对海量标注数据的需求，显著降低数据成本并缩短训练周期。强大的泛化能力支持系统快速适配新产线、新风险，提升投资回报率，加速工业安全AI的规模化应用。