基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究课题报告

基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究课题报告目录一、基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究开题报告二、基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究中期报告三、基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究结题报告四、基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究论文基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究开题报告一、研究背景意义

公共安全是社会稳定与人民幸福的基石，随着城市化进程加速与人口流动频繁，传统视频监控系统依赖人工实时巡查的模式已难以应对复杂场景下的安全防控需求——监控数据量激增导致响应滞后、人为误判率高、异常事件识别灵敏度不足等问题日益凸显，成为制约公共安全管理效能提升的瓶颈。深度学习技术的突破性发展，特别是卷积神经网络（CNN）、Transformer等模型在图像识别、行为分析领域的卓越表现，为智能视频监控系统注入了新的活力。通过赋予机器“感知—理解—决策”的能力，深度学习能够实现从“被动监控”到“主动预警”的跨越，精准识别异常行为、实时追踪目标轨迹、智能分析事件关联，大幅提升安全防控的主动性与精准性。在公共安全领域应用这一技术，不仅是应对治安反恐、交通管理、灾害防控等现实需求的必然选择，更是推动人工智能技术与实体经济深度融合的重要实践，同时为高校培养复合型安防人才提供了鲜活的工程案例，对构建智能化、立体化的公共安全防护体系具有深远意义。

二、研究内容

本研究围绕基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的核心应用，聚焦三大方向展开：一是关键技术攻关，研究改进型YOLOv8与SwinTransformer融合的目标检测算法，提升低光照、遮挡条件下人车物等多类目标的识别精度；探索基于时空图卷积网络（ST-GCN）的行为分析模型，实现对打架斗殴、人群异常奔跑、物品滞留等行为的实时分类与预警；二是系统架构设计，构建“前端智能采集—边缘节点处理—云端协同决策”的三级分布式架构，优化视频流传输效率与模型轻量化部署，支持多终端实时访问；三是教学应用转化，结合公共安全典型场景（如校园安防、商圈反恐）开发模块化教学案例，设计包含数据标注、模型训练、系统集成全流程的实验方案，并搭建虚实结合的仿真平台，将技术原理与工程实践融入教学，培养学生的算法设计与工程落地能力。

三、研究思路

本研究以“需求牵引、技术驱动、教学反哺”为主线，遵循“问题定位—技术突破—系统验证—教学推广”的逻辑闭环展开。首先，通过实地调研公安部门、高校安防管理单位的实际需求，明确传统监控系统在实时性、准确性、智能化方面的核心痛点，界定研究边界；其次，针对目标检测、行为分析等关键技术瓶颈，融合注意力机制与多尺度特征融合策略优化算法模型，并在公开数据集（如UCF-Crime、Cityscapes）与自建场景数据集上进行训练验证，确保模型的泛化性与鲁棒性；再次，开发系统原型并在模拟公共安全场景（如校园实验室、社区安防试点）进行部署测试，通过压力测试、用户反馈迭代优化系统性能；同时，将技术成果转化为教学资源，编写配套实验指导书，设计“案例导入—原理讲解—实践操作—创新拓展”的教学模块，在高校安全工程、人工智能专业中开展试点教学，评估教学效果并持续改进；最终，形成集技术创新、系统开发、人才培养于一体的研究成果，为公共安全领域智能化升级与高校实践教学改革提供可借鉴的路径。

四、研究设想

本研究设想以“技术深耕—场景落地—教学反哺”为核心逻辑，构建从算法创新到系统应用再到人才培养的全链条研究体系。在技术层面，针对复杂公共场景下视频监控的“低光照识别难”“遮挡目标漏检”“异常行为误报”三大痛点，设想通过改进YOLOv8的颈部网络结构，引入跨尺度注意力机制增强特征融合能力，同时将SwinTransformer的层级化特征提取与CNN的局部感知优势结合，构建“双分支融合检测模型”，提升小目标与远距离目标的识别精度；行为分析方向则计划基于ST-GCN引入时序注意力模块，重点优化“人群异常聚集”“突发暴力事件”等低频行为的时序特征捕捉，通过多任务学习框架实现行为分类、事件预测与轨迹追踪的联合建模，解决单模型泛化能力不足的问题。系统构建层面，设想设计“前端轻量化边缘节点—中台协同计算中心—云端智能决策平台”的三级架构，前端采用NVIDIAJetson系列边缘设备部署压缩后的检测模型，实现实时目标提取与本地预警；中台通过分布式计算集群支撑多路视频流并行处理，开发基于图数据库的事件关联引擎，实现跨摄像头目标追踪与事件链路重构；云端则集成知识图谱技术，构建公共安全事件知识库，为历史事件回溯与趋势分析提供数据支撑。教学应用层面，设想将技术场景拆解为“目标检测算法优化”“行为分析模型训练”“系统集成调试”三大模块，开发包含真实监控数据脱敏处理、模型参数调优实验、系统部署排错等环节的沉浸式教学案例，搭建虚实结合的仿真平台，通过模拟“校园踩踏预警”“商圈反恐处置”等典型场景，让学生在工程实践中理解技术原理与应用边界，推动“算法研究—系统开发—人才培养”的闭环互动。

五、研究进度

研究周期拟定为12个月，分三个阶段推进。初期（第1-3月）聚焦需求调研与基础夯实，深入公安指挥中心、高校安防管理部门开展实地访谈，梳理传统监控系统在“实时响应延迟”“异常事件漏报率”“多系统数据孤岛”等方面的具体需求，同时完成UCF-Crime、Cityscapes等公开数据集的预处理与自建场景数据（如校园监控、商圈人流）的采集标注，构建包含10万+样本的多模态数据库；同步开展YOLOv8与Transformer融合架构的理论研究，完成基础算法框架的搭建与初步测试。中期（第4-6月）进入核心技术开发与系统原型搭建阶段，重点改进目标检测算法的颈部网络结构，引入动态卷积与特征金字塔优化模块，解决小目标漏检问题；基于ST-GCN开发行为分析模型，通过对抗训练提升模型对遮挡、模糊场景的鲁棒性；同步设计三级分布式系统架构，完成前端边缘节点的模型轻量化部署（压缩率≥60%，精度损失≤5%）、中台并行计算模块的开发与云端知识图谱的初步构建，形成包含基础检测、行为预警、事件关联功能的系统原型。后期（第7-12月）聚焦系统验证与教学转化，在模拟公共安全场景（如校园安防实验室、社区试点区域）开展系统压力测试与场景适应性优化，通过千路视频流并发处理实验验证系统稳定性，结合公安部门实战需求迭代事件预警阈值与关联规则；同步启动教学资源开发，编写《智能视频监控系统实验指导书》，设计“从数据标注到模型部署”的全流程实践项目，在高校安全工程、人工智能专业开展2轮试点教学，收集学生反馈与教学效果数据，优化案例设计与仿真平台功能；最终完成技术总结报告、系统原型、教学案例库等成果的整合与验收。

六、预期成果与创新点

预期成果将形成“算法—系统—教学”三位一体的产出体系：在技术层面，提出1种基于YOLOv8-SwinTransformer融合的高精度目标检测算法（mAP≥92%，较基线模型提升8%），开发1种引入时序注意力的ST-GCN行为分析模型（异常行为识别准确率≥90%，误报率≤5%），形成1套包含检测、分析、关联功能的智能视频监控系统原型；在教学层面，编写1套模块化实验指导书（含8个典型场景案例），开发1个虚实结合的仿真教学平台（支持多终端访问与场景自定义），建立1个包含20+真实监控场景案例的教学资源库；此外，发表核心期刊论文2-3篇，申请发明专利1-2项，形成可推广的“技术赋能教学”实践模式。创新点体现在三个维度：技术创新上，首次将动态卷积与跨尺度注意力机制融合应用于视频监控目标检测，解决复杂背景下小目标与遮挡目标的识别难题，同时通过多任务学习框架实现行为分析与事件预测的联合优化，提升系统决策效率；应用创新上，构建“边缘—中台—云端”三级协同架构，实现视频流处理的分级响应与资源动态调配，解决传统系统“高延迟、高算力消耗”的瓶颈，为大规模公共场景部署提供可扩展方案；教学创新上，突破“理论讲解+简单验证”的传统教学模式，以真实工程问题为导向，开发“算法优化—系统开发—场景应用”全链条实践项目，通过仿真平台还原实战场景，培养学生的工程思维与技术落地能力，为安防领域人才培养提供新范式。

基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究中期报告一、研究进展概述

随着课题研究的深入推进，技术攻关与系统开发已取得阶段性突破。在算法层面，改进型YOLOv8-SwinTransformer融合模型在公开数据集UCF-Crime上的mAP达到89.7%，较基线模型提升7.2%，尤其对低光照条件下的小目标（如夜间行人、遮挡车辆）检测精度显著增强；引入动态卷积与跨尺度注意力机制后，复杂背景下的误检率下降至4.3%。行为分析方向，基于ST-GCN的时序注意力模型在自建校园安防数据集上实现打架斗殴、人群异常奔跑等行为的实时预警，平均响应时间0.8秒，准确率达91.2%，为突发事件的快速处置提供技术支撑。系统架构方面，“前端边缘节点—中台并行计算—云端知识图谱”三级原型已搭建完成，前端Jetson设备支持4路1080P视频流实时处理，中台分布式集群实现32路视频流并行分析，云端事件关联引擎成功构建包含2000+历史案例的知识图谱，初步具备跨摄像头目标追踪与事件链路重构能力。教学转化同步推进，基于真实监控场景开发的“校园踩踏预警”“商圈反恐处置”等8个模块化教学案例已在安全工程专业试点班级应用，配套仿真平台支持学生完成从数据标注到模型部署的全流程实践，学生工程实践能力测评得分较传统教学提升32%。

二、研究中发现的问题

技术落地过程中暴露出多重挑战令人警醒。算法层面，改进模型在极端天气（如暴雨、浓雾）下的目标识别精度骤降，mAP波动达15个百分点，现有数据集中极端样本占比不足3%，导致模型泛化能力受限；行为分析模型对新型异常事件（如无人机非法闯入、新型群体性聚集）的识别存在滞后性，需持续扩充事件类型库。系统架构方面，边缘节点在多任务并发（目标检测+行为分析+轨迹追踪）时算力冲突凸显，处理延迟峰值达2.3秒，超出实时性要求；中台计算集群在千路视频流并发场景下内存占用率超阈值，需优化资源调度策略。教学应用环节，学生反馈仿真平台与真实监控系统的数据流特性存在差异，如真实场景中摄像头视角偏移、光照突变等问题在仿真中未充分模拟，导致实践效果打折扣；部分学生反映算法优化模块的参数调优实验缺乏理论指导，需强化模型可解释性教学。

三、后续研究计划

针对瓶颈问题，后续研究将聚焦三方面突破。算法优化方面，构建包含极端天气、新型事件的多模态数据增强策略，通过生成对抗网络（GAN）合成极端场景样本，目标是将模型在恶劣环境下的mAP波动控制在8%以内；引入元学习框架实现行为分析模型的快速迭代，支持新事件类型在50样本内完成模型微调。系统升级层面，开发基于强化学习的边缘节点任务调度算法，动态分配算力资源至高优先级任务，将多任务并发延迟控制在1秒内；中台引入容器化技术实现计算资源的弹性伸缩，支持5000路视频流并发处理；云端知识图谱集成事件演化推理模块，提升对复杂事件链的预测准确率。教学深化方向，升级仿真平台构建“数字孪生监控环境”，复现真实场景的摄像头视角偏移、光照突变等物理特性；开发算法优化可视化工具，实时展示特征图与注意力权重分布，辅助学生理解模型决策逻辑；编写《智能视频监控系统故障诊断手册》，包含20+典型系统故障的排查案例，强化工程问题解决能力。最终形成“算法鲁棒性—系统稳定性—教学实效性”协同提升的研究闭环，为公共安全智能化升级提供可复用的技术方案与人才培养范式。

四、研究数据与分析

本研究通过多维度实验验证，积累了丰富的技术性能与教学效果数据。算法层面，在UCF-Crime公开数据集上，改进型YOLOv8-SwinTransformer融合模型达到89.7%的mAP，较基线模型提升7.2%，其中低光照场景下小目标（如夜间行人、遮挡车辆）的召回率提升12%，但浓雾环境精度仍存在18%的波动，暴露了模型对极端天气的适应性不足。行为分析模型在自建校园安防数据集上实现91.2%的异常行为识别准确率，打架斗殴事件平均预警时间0.8秒，人群异常奔跑行为检出率达93%，但对新型事件如无人机非法闯入的识别准确率仅76%，需进一步扩充事件类型库。系统性能测试显示，前端边缘节点在单路1080P视频流处理时延迟控制在200ms内，但4路并发时算力冲突导致延迟峰值升至2.3秒；中台分布式集群在32路视频流并行分析时内存占用率稳定在75%，但扩展至128路时出现资源碎片化问题，需优化调度策略。教学应用数据更具启发性，8个模块化案例在安全工程专业试点班级实施后，学生工程实践能力测评得分较传统教学提升32%，其中“商圈反恐处置”场景中，85%的学生能独立完成模型部署与调试，但仿真平台与真实系统的数据流差异导致实践效果打折扣，学生反馈评分仅3.8/5分，凸显教学场景真实性不足的痛点。

五、预期研究成果

基于当前进展，研究将形成多层次、可落地的成果体系。技术层面，计划提出1种基于元学习的快速事件识别框架，支持新型异常事件在50样本内完成模型微调，将行为分析准确率提升至95%以上；优化边缘节点任务调度算法，实现多任务并发延迟控制在1秒内，中台计算集群支持5000路视频流并发处理，内存占用率降低至60%以下；云端知识图谱集成事件演化推理模块，复杂事件链预测准确率提升20%。系统开发方面，完成包含检测、分析、关联功能的智能视频监控系统原型，形成边缘—中台—云端三级架构的标准化部署方案，已在XX市公安局指挥中心试点应用，预警准确率较传统系统提升40%。教学转化成果尤为亮眼，将编写《智能视频监控系统实践教程》，新增“应急演练模拟”“故障诊断”等4个模块化案例，总数达12个；升级仿真平台构建“数字孪生监控环境”，复现真实场景的摄像头视角偏移、光照突变等物理特性，学生实践评分目标提升至4.5/5分；建立包含20+真实监控场景案例的教学资源库，支持高校安全工程、人工智能专业开展全流程实践教学。此外，预计发表核心期刊论文3-4篇，申请发明专利2-3项，形成“技术—教学”双轮驱动的公共安全人才培养新范式。

六、研究挑战与展望

研究虽取得阶段性突破，但前路仍充满挑战。技术层面，多模态数据融合的时空对齐难题亟待突破，视频流与传感器数据的协同分析尚缺乏统一框架；极端天气下的目标识别精度波动问题，需探索跨模态预训练模型与物理约束的结合路径。系统架构方面，边缘节点的算力瓶颈与云端隐私保护的矛盾日益凸显，如何在保障数据安全的前提下实现高效协同，是未来研究的核心命题。教学应用中，算法优化模块的理论深度与实践操作的平衡点仍需探索，学生反馈显示模型可解释性教学不足，需开发更直观的特征可视化工具。展望未来，研究将向更广阔的公共安全领域延伸，如将智能视频监控系统与灾害预警、智慧城市等场景深度融合，构建全域感知的立体安防网络；教学层面则计划联合公安部门共建“产学研用”基地，将实战案例转化为教学资源，培养兼具技术创新能力与工程落地素养的复合型人才。每一次算法的迭代，都是对公共安全边界的重新定义；每一份教学资源的沉淀，都在为下一代安防人才注入力量。

基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究结题报告一、引言

公共安全作为社会发展的基石，其智能化升级已成为应对复杂安防挑战的必然选择。传统视频监控系统在数据洪流面前显得力不从心，人工研判的滞后性与主观误判，如同悬在安全之网上的隐形漏洞。深度学习技术的突破性进展，为这一困局带来了颠覆性解法——赋予机器超越人眼的感知能力与逻辑推理智慧，让监控镜头从被动的“记录者”蜕变为主动的“守护者”。本课题以“技术深耕—场景落地—教学反哺”为核心理念，探索基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全领域的创新应用，并构建产学研深度融合的人才培养新模式。研究不仅致力于提升安防技术的精准性与实时性，更肩负着推动人工智能技术向公共安全领域深度赋能、重塑高校实践教学体系的双重使命，为构建全域感知、智能响应的立体化安全防护体系提供理论支撑与实践路径。

二、理论基础与研究背景

深度学习技术为智能视频监控注入了革命性动力，其核心在于通过多层次特征学习与端到端建模，实现从像素到语义的智能转化。卷积神经网络（CNN）凭借局部感受野与权值共享特性，成为目标检测的基石模型，而Transformer架构凭借全局注意力机制，在长时序依赖建模与复杂场景理解上展现出独特优势。YOLO系列算法的实时性与精度平衡，时空图卷积网络（ST-GCN）对动态行为的捕捉能力，为构建“检测—分析—决策”闭环提供了关键技术支撑。公共安全领域对智能监控的迫切需求，源于城市化进程中的治安反恐、交通疏导、灾害防控等场景对实时性、准确性的极致要求。传统监控系统依赖人工轮巡的模式，在数据量激增、事件复杂度攀升的背景下已难以为继。深度学习驱动的智能监控，能够精准识别异常行为、追踪目标轨迹、关联事件链路，将被动响应升级为主动预警，其技术价值不仅在于效率提升，更在于构建可预测、可干预的安全治理新范式。

三、研究内容与方法

本研究围绕“算法创新—系统构建—教学转化”三位一体展开，形成技术突破与应用落地的闭环。算法层面聚焦三大核心：一是改进YOLOv8-SwinTransformer融合模型，引入跨尺度注意力机制与动态卷积层，提升低光照、遮挡条件下小目标（如夜间行人、遮挡车辆）的检测精度，目标mAP≥92%；二是基于ST-GCN开发时序注意力行为分析模型，通过多任务学习框架实现打架斗殴、人群异常奔跑等行为的实时分类与轨迹预测，准确率≥90%，误报率≤5%；三是构建事件关联引擎，融合图神经网络与知识图谱，实现跨摄像头目标追踪与事件链路重构。系统开发采用“边缘—中台—云端”三级架构：前端部署轻量化模型（压缩率≥60%），支持4路1080P视频流实时处理；中台依托分布式计算集群实现32路视频流并行分析，内存占用率≤60%；云端集成事件演化推理模块，支持5000路视频流并发处理。教学转化方面，开发包含8个典型场景的模块化案例库，编写《智能视频监控系统实践教程》，搭建“数字孪生”仿真平台，还原真实监控场景的物理特性，构建“算法优化—系统开发—场景应用”全链条实践项目，推动技术成果向教学资源的高效转化。研究方法采用“问题驱动—迭代验证”模式：通过公安部门实地调研明确需求痛点，在公开数据集（UCF-Crime、Cityscapes）与自建场景数据集上训练模型，通过压力测试与场景适应性验证优化系统性能，最终形成“技术—教学”双轮驱动的可推广范式。

四、研究结果与分析

本研究通过三年系统攻关，在算法精度、系统性能与教学转化层面取得突破性成果。算法层面，改进型YOLOv8-SwinTransformer融合模型在UCF-Crime数据集上实现92.3%的mAP，较基线模型提升9.8%，其中低光照场景下小目标召回率达89.6%，暴雨环境下的识别精度波动控制在5%以内，通过引入物理约束的动态卷积层有效缓解了极端天气泛化难题。行为分析模型基于ST-GCN开发的时序注意力框架，在自建公共安全数据集上实现95.1%的异常行为识别准确率，打架斗殴事件平均预警时间缩短至0.6秒，人群异常奔跑行为检出率达94.7%，通过元学习框架实现新型事件（如无人机闯入）在50样本内的快速微调，识别准确率提升至91.2%。系统架构方面，“边缘—中台—云端”三级协同体系完成全链路验证：前端Jetson设备支持8路1080P视频流实时处理，延迟≤150ms；中台分布式集群实现128路视频流并行分析，内存占用率稳定在58%；云端知识图谱集成事件演化推理模块，复杂事件链预测准确率达89.3%，已在XX市公安局指挥中心试点部署，预警响应效率提升45%，误报率下降60%。教学转化成果显著，《智能视频监控系统实践教程》覆盖12个典型场景案例，“数字孪生”仿真平台还原真实监控场景的物理特性，试点班级学生工程实践能力测评得分达4.8/5分，较传统教学提升42%，其中85%的学生能独立完成系统故障诊断与算法优化，安全工程专业学生就业对口率提升35%。

五、结论与建议

研究证实，深度学习驱动的智能视频监控系统能有效破解传统安防“高延迟、低精度、弱协同”的痛点，构建“感知—理解—决策”全链路智能闭环。技术层面，跨尺度注意力机制与多任务学习框架显著提升了复杂场景下的目标识别与行为分析鲁棒性；三级分布式架构实现了算力资源的动态调配，为大规模公共场景部署提供可扩展方案。教学层面，“算法—系统—场景”三位一体的实践模式，成功将前沿技术转化为可落地的教学资源，推动人才培养从“理论验证”向“工程实战”转型。建议后续研究重点突破三方面：一是探索视频流与多模态传感器（如红外、雷达）的深度融合机制，构建全域感知网络；二是深化联邦学习与差分隐私技术在分布式系统中的应用，解决数据安全与协同计算的矛盾；三是拓展教学场景覆盖度，联合公安部门共建“实战案例库”，推动产学研用一体化生态构建。

六、结语

当深夜的校园里，智能系统捕捉到异常奔跑的身影时，我们守护的不仅是数据流，而是年轻生命的鲜活温度；当暴雨中的街角，摄像头精准识别出滞留包裹时，我们对抗的不仅是潜在威胁，更是城市运行的脆弱性。本研究以技术为笔、以场景为墨，在公共安全的画卷上勾勒出智能监控的新坐标——它不仅是算法与架构的突破，更是对“安全”二字的重新定义：从被动响应到主动预见，从人工研判到机器智慧，从冰冷设备到有温度的守护者。当教学平台上的学生调试着模型参数时，他们调试的不仅是代码，更是未来安防工程师的责任与担当。每一次算法的迭代，都在为公共安全边界注入韧性；每一份教学资源的沉淀，都在为下一代安防人才积蓄力量。这或许就是科研最动人的意义：让技术的光芒，照亮每一个需要守护的瞬间。

基于深度学习的智能视频监控系统在公共安全中的应用课题报告教学研究论文一、摘要

公共安全领域的智能化升级面临传统视频监控系统响应滞后、误判率高、数据孤岛等现实困境。本研究以深度学习为核心驱动力，构建集目标检测、行为分析、事件关联于一体的智能视频监控系统，并探索其在教学实践中的转化路径。通过改进YOLOv8-SwinTransformer融合模型，实现复杂场景下小目标识别精度提升9.8%，mAP达92.3%；基于ST-GCN的时序注意力框架将异常行为预警时间压缩至0.6秒，准确率95.1%。系统采用“边缘-中台-云端”三级架构，支持128路视频流并发处理，已在公安指挥中心试点部署，预警响应效率提升45%。教学转化方面，开发12个模块化实践案例，搭建“数字孪生”仿真平台，学生工程实践能力测评得分提升42%，就业对口率提高35%。研究证实，深度学习赋能的智能监控与教学深度融合，为公共安全领域提供可复制的技术范式与人才培养方案。

二、引言

当城市脉搏在数据洪流中加速跳动，传统视频监控系统的滞后性如同悬在安全之网上的隐形裂痕。人工轮巡的局限、海量数据的低效处理、异常事件的被动响应，这些痛点在治安反恐、交通疏导、灾害防控等关键场景中日益凸显。深度学习技术的突破性进展，为这一困局带来颠覆性解法——赋予机器超越人眼的感知能力与逻辑推理智慧，让监控镜头从被动的“记录者”蜕变为主动的“守护者”。本研究不仅聚焦算法精度与系统性能的技术突破，更肩负着推动人工智能技术向公共安全深度赋能、重塑高校实践教学体系的双重使命。当算法在深夜校园精准捕捉异常奔跑的身影时，守护的不仅是数据流，而是年轻生命的鲜活温度；当系统在暴雨街角识别滞留包裹时，对抗的不仅是潜在威胁，更是城市运行的脆弱性。这种技术向善的实践，正是公共安全智能化升级的核心价值。

三、理论基础

深度学习为智能视频监控注入革命性动力，其核心在于多层次特征学习与端到端建模的协同进化。卷积神经网络（CNN）凭借局部感受野与权值共享特性，成为目标检测的基石模型，而Transformer架构的全局注意力机制，在长时序依赖建模与复杂场景理解中展现出独特优势。YOLO系列算法通过单阶段检测实现实时性与精度的平衡，时空图卷积网络（ST-GCN）则捕捉动态行为中的时空特征，为构