基于YOLO+多模态大模型+人脸识别+视频检索的智慧公安综合研判平台(vue+flask+AI算法)
一、项目演示视频
b站演示视频地址(点这里看完整演示视频+部署运行教程)
二、技术栈
前端：Vue3 + TypeScript + Element Plus + Pinia + Vue Router + Vite
后端：Flask + Flask-CORS + SQLite3 + Requests + PyJWT
算法相关：Ultralytics YOLO12n + OpenCV + facenet-pytorch（MTCNN + InceptionResnetV1）+ 多模态大模型（Qwen API系列）
三、功能模块
【功能模块概览】
- 视频智能检索：视频上传、两阶段任务执行、关键帧/拼图/标注视频回放。
- 人脸搜索：以图搜人、特征向量比对、档案快速定位。
- 身份档案：人员档案维护、人脸与向量管理、风险等级标注。
- 车辆档案：车辆信息维护、图片管理、案件关联。
- 案件研判：案件信息管理、人员/车辆/视频多维关联、进展记录。
- AI 助手：自然语言检索与研判摘要生成，多会话管理。
- 用户管理：账号管理、权限区分（管理员 / 普通用户）。
【核心技术要点】
- YOLO 目标检测：单例加载模型、按步长抽帧检测目标、生成标注与拼图。
- 人脸识别管线：MTCNN + InceptionResnetV1 提取 512 维特征向量，支持向量库检索。
- RAG 检索增强：LLM 意图识别、关键词抽取、数据库检索与增强提示构建。
- 多模态 LLM 应用：Qwen-Turbo / Qwen-VL-Plus 分别用于文本分析与图像理解。
- 安全与权限：JWT 登录态、角色权限区分、统一响应封装。
【数据库主要表】
- user：用户信息、账号状态与角色。
- video_task：视频检索任务主表，记录阶段状态、进度与生成文件。
- video_frame：任务关键帧信息、语义复核结果。
- video_detection：关键帧目标检测记录与裁剪资源。
- video_stage_log：阶段执行日志与进度消息。
- person：人员档案、风险等级、人脸与向量文件。
- vehicle：车辆档案、车主信息与风险标注。
- case_info：案件基础信息、状态与优先级。
- case_person_relation：案件与人员关联及关系描述。
- case_vehicle_relation：案件与车辆关联及关系描述。
- case_video_relation：案件与视频任务关联信息。
- case_progress：案件进展记录与操作人。
- conversation：AI 会话元数据（标题、用户、更新时间）。
- conversation_message：会话消息内容、角色与元数据。
四、项目链接
链接: 链接: https://pan.baidu.com/s/1d4xh7sQT5moZrmtxJiouuQ?pwd=ru59 提取码: ru59
- 完整系统源码
(1)前端源码(web-vue)
(2)后端与算法端源码(web-flask) - 项目介绍文档
(1)项目概述
(2)项目技术栈
(3)项目目录结构
(4)系统架构图、功能模块图
(5)数据库表结构详细说明 - 项目启动教程
(1)环境安装教程(视频+文档)
(2)系统启动教程(视频+文档)