摘要
本发明提供了一种基于大模型的交通监控视频信息识别方法及装置。通过分布式摄像头网络实时采集交通场景视频流,进行图像压缩及运动模糊去噪处理;在边缘计算节点部署流式处理引擎将原始视频数据的图像帧拆分为批量任务,生成模型调用请求;向大模型服务端发起并行异步推理请求,通过大模型通过融合卷积神经网络与对抗生成网络,执行车辆品牌识别、车身颜色分类及车牌字符解析,得到包括车辆品牌、颜色和车牌号的识别数据;对模型输出结果进行置信度校验,将置信度高于阈值的识别数据封装为结构化JSON格式,同步存储至本地数据库并推送至交通管理平台。本发明能够提高视频监控系统的自动化程度和智能化水平,提升监控数据的处理效率和准确性。