在错综复杂的城市监控网络中，如何从数百个摄像头、数千小时的视频中快速锁定目标？面对嫌疑人距离摄像头较远、光线较暗、遮挡甚至混入人群的复杂场景，传统视频侦查是否已力不从心？绝影V3.0携自研ReID大模型重磅升级，以AI大模型破解跨镜追踪难题，让“隐身”的嫌疑人无所遁形！

ReID传统模型三大局限

特征泛化力弱：

依赖有限场景数据，跨摄像头适应性差；

细节捕捉不足：

局部特征（如背包、鞋款）易被环境干扰淹没；

鲁棒性不足：

遮挡、低光照等极端场景下性能骤降。

ReID大模型三大技术飞跃

面向公共安全领域等重大需求，多维视通聚焦行人目标，构建监控场景ReID大模型，利用海量监控场景数据构建基础数据集，基于人体先验结构信息指导自监督模型预训练，并深入挖掘行人多重语义信息，高质量完成多种行人相关的下游多模态任务。

新一代的ReID大模型在自有监控场景测试集泛化准确率提升15%以上，并在多个实际案件数据测试中效果显著，表明该模型的升级，实现了三大技术飞跃：

特征提取更精准

自研多模态融合算法，综合人体姿态、步态、局部细节（如背包、配饰）等20+维度特征，即使目标换装仍能通过鞋款、背包等细节精准锁定；

复杂场景更鲁棒

对抗训练技术强化模型抗干扰能力，低光照、高密度、多角度等极端场景下识别率提升40%；

自监督学习赋能

利用无标注数据挖掘潜在特征关联，减少对标注数据的依赖，模型泛化性大幅增强。

实战案例

某地案件中，嫌疑目标活动范围较广，涉及20多个摄像头，其中部分摄像头下，目标距离摄像头较远，目标分辨率小，且存在模糊情况。使用ReID传统模型，此类目标排前率较低。使用绝影V3.0的ReID大模型进行检索，前30均是该目标，目标在20多个摄像头下出现的影像一次全部检出。 

REID传统模型结果

REID大模型结果

注：红框为检索出的目标，黄框为分辨率小、模糊等目标。结语

总结：

我们深知，一线侦查需要的不仅是技术参数的提升，更是对复杂场景的精准适应、对实战痛点的真正解决。ReID大模型以海量数据为基、以调优训练为翼、以多特征融合为刃，让AI不再是实验室中的理想化模型，而是真正成为民警手中“看得清、追得准、判得明”的实战利器。

未来，绝影将继续以技术扎根实战，以创新驱动变革，让每一次追踪都精准可靠，让每一帧影像都释放价值，让每一个视频数据都能转化为守护安全的坚实力量。

技术为矛，安全为盾

——绝影V3.0与您共同守护每一寸城乡安全。