随着大模型技术的进步，基于小模型的安防软件也迎来了新的应用，USC安防平台使用向量数据库，集成业界知名的大模型，可以实现网络摄像机的视频实时转化为向量存储到向量数据库中，从而实现文本搜图和以图搜图的。

以前以图搜图都是以小模型为基础，搜索的时候依赖固定的类型，比如FastReid, 只支持部分类型，通过使用大模型，打破了类型的壁垒，达到更准确，更快速的效果。比如下面搜索 person with child(后续会支持简体中文)，搜索出来带小孩的人。

下图根据图片查找图片

USC安防平台集成了众多AI事件，为了给用户更好的体验，新的版本重新设计了AI事件页面。

事件窗口可以放到上 下 和右边，把计数显示放到了视频旁边，如果用NVIDIA，默认使用GPU解码，可以关闭移动侦测功能。这样可以减少CPU的利用，从解码到推理都在GPU中完成。

随着第四次科技革命的开启，AI技术获取了突飞猛进的发展，视频监控对应的视频分析技术也获取了巨大的发展。

还记得15年前采用人工提取特征做前景背景分离和提取，大部分依赖CPU，最多使用一下TI的DM642 DSP加速，开发难度大并且准确率低。当时比较流行的是Smart Search功能，也就是基于Motion分析，然后画块做匹配。类似下面的做法。

USC 支持了最近20年智能技术，包含最早的Smart Search和最新的大模型(大模型不需要样本就可以用，类似给每个摄像机派一个人7x24小时盯着，而且准确率非常高)，当然也包含基于Yolov7系列的预训练模型。也包含了基于Motion的搜索功能。

最近10年的浏览器之争中，Chrome获得了压倒性的胜利，IE6已经成为历史，Flash也成为了历史，Edge内核也成为了历史(Edge现在使用的和Chrome相同的内核，连版本号都一样:) ), 安防行业也跟着发生了翻天覆地的变化，从最早的ActiveX，到现在WebRTC，使用起来越来越方便，越来越快。

虽然浏览器有着非常大的优势，但是有几个功能也比较难以实现，比如在浏览器中实现逐帧倒放，支持Joystick和Keyboard,支持同步回放，智能电视墙。因此USC开启了基于C++的客户端，前面说的几个功能会陆续支持。

可以参考如下链接