项目编号： 公共安全引入 AI 大模型视频智能挖掘 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 背景介绍........................ 2 迁移学习策略.............................................................................53 4. AI 视频智能挖掘功能..................................................................................55 4.1 行为识别... 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节：

xx 大学 智慧化校园数据挖掘建设方案 目录 一、项目背景.................................................................................................................................. 1 1. 国家政策........................... ...................................................................................... 7 3. 构建学校数据挖掘系统和分析展示平台...........................................................................7 四、总体规划...... ............................12 1. 数据挖掘存储平台............................................................................................................12 2. 数据挖掘分析展示平台................................

背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 3 词向量及特征提取 4 深度学习特征提取 5 集成学习建模 大数掘挖掘专家 2 目 录 3 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 4 背景与挖掘目标 智能客服场景二 大数掘挖掘专家 5 智能客服描述 > 目前常用的智能客服应用的原理是 ：先建立好标准问题 -- 答案库 ，每个标准问题都对应一个标准回答；当 ，让客户在与客服机器人交流的过程中有更便捷的体验。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 6 背景与挖掘目标 案例数据 大数掘挖掘专家 7 案例目标 > 根据提供的客服应用场景数据 ，建立文本相似度计算模型 ，对客服数据中的客户提问和标准问题是否相关 联做判断 ，返回相应结果以支持后续智能客服场景应用。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 8 案例流程 > 1 、文本预处理工作 ，包括分词、去停用词、近义词及错词处理

2 迁移学习策略 ............................................................................ 60 4. AI 视频智能挖掘功能 ................................................................................. 62 4.1 行为识别 . 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应 用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： ，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 与准确性。 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 境奠定了基础。 1.1 背景介绍 随着社会的

2022 Natural Gas: Leading the Damage Prevention Industry 哪些技术进步有助于减少天然气行业的损失？ 5. 挖掘 5.1 呼叫设施定位请求 5.2 白线 5.3 定位参考编号 5.4 预挖掘会议 5.5 设施重新安置 5.6 单独的定位请求 5.7 一次呼叫接入 （ 24/7 ） 5.8 积极回应 5.9 设施所有者 / 运营商未能回应 5.10 找到验证 标记保存 5.27 回填 5.28 竣工文件 5.29 非开挖挖掘 5.30 与相邻设施的紧急协调 5.31 提供地下设施地点不收取任何费用 5.32 真空开挖 5.33 设施所有者在挖掘期间提供监控 完整性管理 - 防第三方损害 5.18 挖掘观察员 5.19 挖掘容忍区 5.20 容忍区内的挖掘 5.21 不明设施 5.22 暴露设施保护 5.23 查找请求更新 紧急人员通知 5.26 紧急开挖 DAe AN VD SHo 增强积极响应 定位请求信息， 设施图， 照片和虚 拟清单 软挖掘工具 真空挖掘和水力挖掘 移动挖掘机应用程序 地理围栏 地理围栏， 使电子设备 GPS 和数字测绘技术 挖掘区域电子白线 挖掘设备上集成 GPS 预测分析工具 使用移动设备 其他先进技术 空中巡查 ， 包括 无人驾驶飞机 PE 管定位技术 o 声学定位技术

竞争情况分析、客/用户情况分析、营销管理分析、营业情况分析、客服质量分析以 及其他专题分析等功能分析点为分析要素，并结合固定/预定义报表、即席查询、 OLAP 分析、常规图展示、信息告警以及数据挖掘等实现手段，对电信业务、市场情 况进行全面、深入地分析。 1.3 系统建设原则 在系统建设过程中，将遵循以下原则：  整个系统的建设将按照三层架构的原则进行建设。经营分析系统在逻辑结构 部系统较多，为将系统建设风险降至最低，本次系统工程建设需要分步实施， 对系统进行多次割接。 2 总体设计 2.1 设计思想 系统的建设涉及到数据库、数据仓库、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘、人 工智能和统计学等多种学科与技术的交叉，同时必须考虑多种系统平台与工具的集成， 因此系统的技术实现必须遵循以下要求：  开放性 为保证系统的开放性，系统构建中要尽量使用主流的硬件平台（主机、网络设备 说明： 1、 图中绿色圆框中各主机是为从系统长远建设所需要并行性而设计的，在系统建设初期，由 于系统压力较小，从投资效益而言，也可先以单机形式考虑； 2、 系统建设初期，报表查询服务器、数据挖掘服务器、WEB 服务器、管理监控服务器等也 均可以并入 OLAP 服务器，随系统扩展后可分别单独移出。  数据仓库服务器 数据仓库服务器主要承担着从接口将数据按数据仓库模型进行整理、规 范

等技术，实现对市分散的空 间信息资源整合、共享和充分利用，为大数据云平台工程提供地理 信息与业务数据的在线共享与交换支撑。  数据分析平台 数据分析平台是集数据的目录管理、数据交换、数据处理的分 析与挖掘、数据的可视化展现为一体的综合支撑平台。  流程管理平台 通过对网格化服务管理的梳理，再造社会治理工作流程，将信 任服务、授权服务和工作流等业务流程有机融合紧密结合在一起， 构成安全的工作 2.1 升级完善地理信息服务 2.2.2.2 升级改造流程服务 2.2.2.3 建设数据分析服务 大数据云平台工程要依托自身建立的“块数据关系库”进行社会治 理数据的分析和挖掘。大数据云平台工程进行数据分析和挖掘的目 的可以分为决策支持、精准推送和态势感知三个方面。 大数据云平台工程的决策支持有别于传统专业化系统通过数据 分析生成的支持数据报表。基于“块数据”的大数据云平台工程，其数 社会问题的根源，避免了传统管理方式中出现的“头疼医头、脚疼医 脚”现象，使政府的资源能够发挥出最大效果。 政府对老百姓的精准推送也是需要大数据云平台工程中对“块数 据”进行分析和挖掘作为基础的。通过大数据云平台工程对社区百姓 生活状态分析，结合医疗、教育、房屋、车辆等相关信息进行挖掘， 可以找到社区百姓近期所需要的政府服务项目。例如大数据云平台 工程通过数据的分析，得知某一居民处于适婚年龄，并在医院建立 孕妇档案。大数据

我们如何做智能客服？ 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 5 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 6 问题挖掘 知 识 管 理 系 统 客服工单 政策法规 职能部门 知识库 知识图谱 知识生产流程 知识质检 2019 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 8 如何 / 怎么 + 【事件动词】 + 【实体词】 < 实体，属性，属性值 > < 实体， 关系， 实体 > 知识的挖掘 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 9 示例 entity type property 什么是房源录入 ? 房源录入 what 定义 怎么提取公积金 ? 不动产 ep 抵押登记 如何判断暂真房源和强 疲房源 ? 暂真房源 强疲房源 which 区别 为什么备案经纪人需要 是本店的 ? 备案 经纪人 需要 本店 why 为什么 知识的挖掘 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 10 用户问题数据分布 8% 3% 22% 工具使用 知识咨询 闲聊型 其 它

机会与风险等细节问题，进行深入 挖掘，听取来自行业第一线工作者和企业 领导层对行业的见解和认知。 智能医疗概述 AI+ 医疗 应用场景 虚拟助理 医学影像 辅助诊疗 疾病风险预测 药物挖掘 健康管理 医院管理 辅助医学 研究平台 1 赋能 现象 发展 矛盾 广阔 市场 “ 人工智能 + 医疗”是人工智能技术对于 医疗产业的赋能现象。当前以机器学习 与数据挖掘为两大技术核心的人工智能， 行为与功能角度 1 智能医疗概述 就目前技术发展而言，人工智能以机器学习、数据挖掘为两大技术核心，两者技术范畴上有所交叉。机器学习又包含对抗学习等诸 多种类，其 中倍受瞩目的就是深度学习。按照拓扑结构分类，深度学习可分为卷积神经网络、循环神经网络和全连接神经网络，并 通过算法框架实现深度 学习过程。在机器学习与数据挖掘的技术之上，实现了目前市场上最常见的三大技术应用，即计算机视觉、 智能语音技术和自然语言处理。 智能语音技术和自然语言处理。 云平台（云存储与云计算） 云计算设备 处理器 / 芯片 传感器元件 激光雷达 数据 挖掘 机器学习 交 叉 部 分 强 化 学 习 迁 移 学 习 … 深 度 学 习 TensorFlow Lasagne Theano Caffe Keras MXNet Torch DMTK CNTK Neon …… 深度学习 卷积神经网络