基于开放集目标检测的视频理解技术解析

在真实世界的视频和图像分析中，企业常面临检测模型原始训练集外物体的挑战。动态环境中频繁出现的新物体、未知物体或用户自定义物体使该问题尤为突出。例如：媒体出版商需追踪用户生成内容中的新兴品牌，广告商需分析 influencer 视频中存在视觉差异的产品，自动驾驶车辆需识别意外路障，制造系统需检测未标注的新缺陷。

传统闭集目标检测模型仅能识别预设类别列表，无法处理未知物体，导致误分类或忽略。开放集目标检测通过结合视觉识别与语义理解（通常借助视觉语言模型），支持检测已知和未见物体，允许使用从具体名称到开放描述的灵活文本提示，且无需重新训练即可实时适配用户定义目标。

某中心的云服务通过视频蓝图支持帧级开放集目标检测。用户输入视频及文本提示后，模型逐帧输出包含XYWH格式边界框、标签及置信度的字典。检测结果可基于置信度过滤，文本提示支持动态字段定义。

应用场景示例

• 多粒度视觉理解：从细粒度对象检测到开放问题检索
• 广告分析：通过提示“检测某设备位置”比较广告投放策略
• 智能监控：用“检测危险元素”实现场景自适应安防
• 自定义标签：支持“检测红轮白车”等灵活查询
• 视频编辑：精准定位物体以替代手工遮罩

技术实现示例

以下蓝图定义章节级显著物体检测：

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "class": "media_search_video_analysis",
  "properties": {
    "targeted-object-detection": {
      "type": "array",
      "instruction": "请检测视频中所有显著物体",
      "granularity": ["chapter"]
    }
  }
}

输出包含每帧的物体标签、边界框坐标及置信度：

"frames": [
  {
    "inference_result": {
      "targeted-object-detection": [
        {
          "label": "人物",
          "bounding_box": {"left": 0.619, "top": 0.107, "width": 0.163, "height": 0.765},
          "confidence": 0.917
        }
      ]
    }
  }
]

该技术将文本驱动查询与帧级定位结合，显著降低对人工干预和预设规则的依赖，为跨行业视频分析工作流提供可扩展解决方案。
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/
公众号二维码