程序聚合软件案例 AI多模态大模型安全隐患识别

AI多模态大模型安全隐患识别

2026-04-04 19:24:48

行业：人工智能

载体：安卓APP、Windows应用

技术：Python、Django、MySQL、PyTorch

业务和功能介绍

用户上传图片至后端服务后，后端首先完成图片接收、格式校验、图像预处理等基础操作，随后调用 AI 多模态大模型对图片内容进行全域语义解析与场景化识别，精准判定图片中所包含的安全隐患具体类型，覆盖生产作业、消防、施工、设备、环境等多类安全风险场景；在完成隐患类型识别后，继续调用视觉检测大模型，基于目标检测、实例分割等技术对图片内隐患进行精准定位，输出隐患所在区域的坐标、边界范围等位置信息；后端再依据检测得到的隐患位置数据，对原始图片进行智能分割与可视化标注处理，将隐患区域单独分割提取并返回标注后的可视化图片；同时，后端联动行业安全隐患标准知识库，自动匹配该类隐患在对应行业内的风险等级、整改优先级、法定 / 标准整改时长、整改要求、责任主体及相关安全规范依据等关联信息，最终将分割后的隐患图片、隐患基础信息、行业配套管控数据统一整合返回，为安全隐患排查、整改闭环与风险管控提供完整的数据支撑。

项目实现

基于 Django 框架搭建智能AI Agent 中枢服务，构建图片接收、任务调度、流程编排、AI 模型联动调用的全自动化处理链路；由 AI Agent 统一接收前端 / 客户端上传的图片文件，完成图片格式校验、尺寸归一化、画质优化等预处理操作后，严格按照既定执行流程分步调度 AI 模型：首先调用多模态大模型，对图片内容进行视觉语义解析，精准识别并提取图片中的安全隐患类型；在成功获取隐患类型结果后，AI Agent 自动触发下一步流程，调用视觉检测大模型，对图片进行全域目标检测，精准定位隐患所在的边界框、像素坐标等具体位置信息；待隐患位置检测完成后，AI Agent 继续调度执行最终环节，调用图像分割大模型，基于检测输出的位置数据，对原始图片中的隐患区域进行精准实例分割，提取独立的隐患分割区域与掩码图像；整个处理流程由 Django AI Agent 统一管控任务时序、接口调用、异常捕获、结果缓存，最终整合隐患类型、隐患位置、分割后隐患图像等全量处理数据，标准化返回至前端展示或下游系统使用。

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Dillon

1天前活跃

方向：人工智能-大模型和多模态、后端-Python、

交付率：100.00%

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