基于大语言模型的无人机实时异常检测系统：全栈视频分析平台架构解析

多伦多都会大学NG06工程毕业设计项目，开发了一套结合Vue.js前端、Python后端与LLM推理引擎的全栈实时视频分析平台，实现无人机实时视频流异常检测与可视化监控。系统通过分层架构设计，具备良好可扩展性，为安防巡检、灾害救援等领域提供智能化解决方案。

随着无人机技术快速发展，实时视频监控与异常检测在安防巡检、灾害救援、工业监测等领域需求日益增长。传统视频监控依赖人工查看，效率低易遗漏关键信息。本项目将大语言模型引入视频帧处理流程，实现智能化异常检测与实时反馈，解决传统监控的痛点。

系统核心架构分为前端展示层、后端推理层和流媒体传输层三大模块：前端采用Vue.js+TypeScript构建监控仪表盘；后端用Python3.12+处理视频流接收与异常检测；通过OBS的WHIP协议（新兴WebRTC推流标准）推送视频流，延迟更低且浏览器兼容性更好。前后端通过RESTful API和WebSocket通信，确保实时数据推送。技术选型注重环境一致性（Python虚拟环境）和文档详尽性，记录了Node.js24.13.0+、Python3.12+等依赖版本与安装步骤。

项目最大亮点是集成LLM到视频分析流程：传统目标检测仅识别预定义物体类别，引入LLM后可对场景进行深层语义理解与推理。实现上，视频帧经目标检测模型处理后，结果送入LLM进一步分析，LLM能根据上下文理解异常行为含义，提供更智能的检测洞察。这种“检测+理解”的双层架构显著提升异常检测的准确性与可解释性。

部署流程：1.克隆仓库；2.配置后端Python虚拟环境与前端Node.js环境；3.OBS配置WHIP服务指向本地服务器/whip端点，设置音视频编码参数（H.264视频、Opus音频、5000Kbps码率）；4.推送本地视频或实时摄像头画面到后端处理。

应用场景：无人机巡检中实时分析视频流，自动标记异常物体/行为并通过WebSocket推送到监控仪表盘，减轻人工负担。拓展潜力：模块化设计便于后续集成更多AI模型，或接入实际无人机图传系统；后端API清晰（检测数据、统计数据、异常查询等端点），前端组件化开发利于添加新可视化功能。

本项目展示了高完成度的学生工程实践案例，从需求分析到文档编写均体现专业性。引入LLM到视频分析的创新思路为同类项目提供参考。对开发者而言，该项目是学习全栈开发的优质教材，可深入理解Vue前端、Python后端、WebRTC流媒体及AI模型集成的最佳实践。