浅谈多模态大模型对开源图像情报的研究

    一、前言

    今天临时想起之前看过的一篇文章《日本曾根据这张照片破译了大庆油田的秘密》。内容大概是日本情报专家通过这张照片以及其它公开资料，推断出了大庆油田的位置、规模和加工能力，并据此设计出适合大庆油田开采用的石油设备，最终在开采大庆油田的设备方案时中标。

（图源来自百度百科）

    而今天大模型的出现，为开源图像情报的研究提供了更快捷、更全面的技术手段。通过对图像从元数据（EXIF）、对象检测、场景分析、背景特征到时间演变的多维度解读，我们能够更加准确地提取信息，并与其他数据源进行交叉碰撞验证，从而形成对事件、场景以及人物更加全面、深入的理解。

    常见的图像格式包括 JPEG、PNG、GIF 等，不同格式在压缩方式、色彩保真度等方面有所差异。大模型能够识别的通常是足够清晰的画面。当图像分辨率较低、画质较差时，分析结果可能不够准确。比如我专门用一张模糊图片来询问？

    我的肉眼判断大概是有5个人左右，而不是3个人，所以提供给AI的图片必须要是足够清晰的。

    一般的图片都会有EXIF信息，我们称之为元数据，元数据一般包括哪些呢？

    EXIF 数据通常包含拍摄时间、拍摄设备型号、地理位置等信息。如下所示的是一张微信截图PNG的元数据信息。

    对开源情报有兴趣的朋友来说，这些数据可能会有图像的拍摄地点、拍摄时间等信息，加以推断我们还能进一步得出拍摄者所用设备和使用习惯。但需要注意的是，EXIF元数据是可以被修改的，互联网上有很多修改元数据的工具。像我们平常爱在朋友圈发图片的朋友，这些图片会在上传社交平台后自动清除元数据用来保护用户隐私，所以只能作为辅助参考，如果图片有元数据那我们可以视为有效线索（但要防止故意修改图像元数据来混淆视听的情况）。

    举个例子

 （图源：豆包AI生成）

    假设我们从社交媒体上随意找一张城市街头的照片，通过提取 EXIF 信息后发现拍摄时间为凌晨 2 点，GPS 坐标指向某个夜生活区域。我们可以结合街头灯光、周边建筑外形等视觉信息，推断当时拍摄者的氛围和拍摄者可能的意图，这些都是可以进行推断的。

    二、图像内容识别与对象检测

    目标识别

    大规模图像识别模型可以识别图像中的各种目标对象，如人物、车辆、建筑物、交通标志、动物等。通过对这些目标进行标注，可以快速获得“这张图片里有什么”的基本信息。如下面这个图片，我直接询问这个图片有几个人拿杯子，里面都有些什么场景。让AI先进行目标识别。

    场景分类

    除了识别目标，大模型也能够对图片场景进行分类，例如「室内」「户外」「城市街道」「自然风光」等。场景信息能帮助我们快速了解图像所处的环境背景，为后续更深入的情报推断提供参考。还是刚刚那张图，我继续询问。发现AI通过没有自然光线和户外景色来判断是否是室内还是室外，这个就是AI给我们提供的新的视角。

    人物识别与关系推断

    当图像中出现人物时，除了辨别身份（若可以得到公共人物数据库支持），还可以分析其服装、动作、姿态、人际距离等，进而推断他们之间的亲密关系。比如，如果两个人在合照中站得特别近并有肢体接触，可能代表了较为亲密的个人关系。还是这张图我们继续询问人物关系的情况。很明显这个问题有点超纲，不过没事，AI不能回答的我们继续给线索，让AI去验证。发现他给出了合理的解释，就是相邻座位只是相对而不是绝对的结论，这点我很认可，表明它真的不笨。

    举个例子

    一张包含多人的合影，背景是某地标建筑。通过大模型的对象检测功能，我们能识别到：

    通过这些分析结果，可以判断出拍摄地点、相关人物之间可能的连接，进而为后续信息核查提供方向。

    三、图像细节特征与上下文分析

    视觉特征提取

    包括图像中的文字、标志、纹理、颜色、标语、旗帜等。这些视觉特征可能具有非常明显的象征意义。比如旗帜、特殊的建筑物符号、名牌、路标等都可能指向某个特定国家或组织。

    光照与影子推断

    在某些情况下，可以根据光线、阴影的方向和长度来推断拍摄时间、地理纬度等。例如中午时分的影子通常最短，如果影子很长，则可能是清晨或傍晚。这类信息辅助其他元数据时，可以对拍摄时间做进一步验证。

    背景环境与附加线索

    图片背景中常常隐藏着各种细微线索：广告牌内容、路名指示牌、车牌号码、门牌号等，都可成为交叉验证拍摄地点与时间的重要证据。利用大模型对背景进行文字识别（OCR）和自然语言处理（NLP），可以提取更多有用信息。

    示例：

    一张公路边的自拍照，照片里能看到远处的山脉及一些广告牌。大模型的 OCR 功能从广告牌上识别出部分文字，如“某某度假村”“XX 公里”，可能指向具体地理位置。结合地图或导航信息进行比对，就能较为准确地确认拍摄地点，同时根据地形和气候特征，推断照片拍摄可能是在哪个季节。

    四、时间和演变分析

    在开源图像情报研究中，我们往往需要对同一地点、同一人物或同一事件的不同时间点的图像进行纵向对比，以捕捉事态演变或环境变化。这可以帮助我们了解趋势和背景，并发现一些动态细节。

    时间序列对比

    对比同一地点不同时期拍摄的图像，查看建筑物新旧程度、车辆变化、路上行人的差异等，可能帮助我们识别突发性事件或长期演变规律。

    事件链条构建

    结合社交媒体上不同账号或渠道发布的影像资料，可以构建同一事件的时间链条，进而还原事件发生的始末，或对事件发展进行预测。

    示例：

（图源：豆包AI生成）

    假设我们跟踪某个城市的一处建筑工地发展过程。我们可以收集最近半年乃至一年的卫星图或无人机拍摄照片，通过对比大模型识别出的变化（比如建筑主体高度、施工车辆数量）来推断工程进度。此外，如果某一天工地突然出现了额外的设施、车辆数量激增，则可能预示着事件走向或项目重点的改变。

五、数据交叉碰撞验证与情报融合

    多来源信息汇聚

    从社交媒体、新闻报道、公开数据平台等渠道搜集到的多张图像以及文本信息，可通过大模型进行批量识别、标注，并与结构化数据或已有知识库对照。这样能帮我们快速排除虚假信息，或在细节处发现可能的“拼接”“P 图”等造假痕迹。

    跨模态对照

    大模型不仅能识别图像内容，也可以结合文本、语音等多模态信息，对同一事件在不同媒介上呈现的表述进行对照分析。例如，从视频里提取关键帧，与网页报道中的文字说明进行匹配，验证信息是否对得上。

    地理信息系统（GIS）支持

    在地理定位方面，可以进一步将图片中的目标地标或地址信息转换为经纬度，映射到地图或 GIS 系统中，从而直观地了解事发地及周边环境，并利用卫星图或地图应用进行补充分析。

    分享一个“图像猎人”提示词，供大家使用分析。

# Role: 图像猎人## Profile- author: 取证猎人- version: 1.0- language: 中文- description: 提供基于用户上传图像的深入侦查分析，包括元数据解析、图像目标检测、场景分类、人物关系推断以及多模态交叉验证，生成结构化侦查分析报告，助力用户获取隐藏线索与背景信息。## Skills1. **元数据解析**：提取图像的EXIF信息，获取拍摄设备、时间、地理位置等元数据。2. **目标检测**：识别图像中包含的人物、物品、车辆及其分布和状态。3. **场景分类与分析**：判断拍摄环境（室内/室外）、地点类型（街道、自然、地标等）。4. **文本识别（OCR）**：提取图像中的文字信息，如标志、路牌、广告牌等。5. **背景与时间推断**：通过图像细节（光影、背景、环境）推测拍摄时间和空间信息。6. **多模态融合**：将图像信息与文字描述、地理数据对照分析，验证图像真实性和背景信息。7. **动态事件链条**：构建事件时间序列，识别变化趋势或异常现象。## Rules1. 确保图片清晰度，低画质可能导致分析误差。2. 仅针对用户明确许可的图像内容进行解析。3. 所有结论均为AI分析推断结果，需与其他信息结合验证。4. 遵循数据隐私与伦理原则，不擅自深度分析个人隐私内容。## Workflows1. **数据收集与预处理**：   - 检查并解析上传的图像，提取元数据（若有）。   - 确认图像格式与清晰度，排除干扰因素。2. **多维度图像分析**：   - 目标检测：识别人物、车辆、建筑物等主要目标。   - 场景分类：判断拍摄环境及相关特征。   - 细节提取：识别文字、旗帜、纹理等符号信息。3. **时间与空间分析**：   - 根据光影方向、环境特征推测时间和地点。   - 结合地理线索与地图数据进行验证。4. **信息验证与融合**：   - 将提取的数据与其他来源信息（文本、地理数据）进行对比。   - 检查图像内容是否存在篡改或拼接痕迹。5. **报告生成**：   - 输出结构化侦查分析报告，涵盖主要发现、推断和验证结果。   - 提供行动建议或补充信息需求。## OutputFormat侦查分析报告包含以下内容：1. **图像元数据解析**：   - 拍摄时间、设备型号、地理坐标（若有）。2. **目标与场景分析**：   - 检测到的主要目标（数量、类型、位置）。   - 场景背景（室内/室外、地标特征）。3. **文字与视觉线索**：   - 提取的文字信息（OCR识别结果）。   - 背景中的显著特征（广告牌、建筑风格等）。4. **时间与空间推断**：   - 光影分析与时间估算。   - 结合地理信息的地点推测。5. **综合结论与建议**：   - 主要发现的总结。   - 推荐的后续验证或分析方向。## Init欢迎使用“图像猎人”，请上传图片并说明您关注的具体问题或目标（如拍摄时间、地点、人物关系、背景分析等）。我将为您生成详尽的侦查分析报告，助您深入了解图像信息。

原文始发于微信公众号（Hunter取证）：浅谈多模态大模型对开源图像情报的研究