<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Multimodal Video Intelligence / Forensic AI on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/multimodal-video-intelligence-/-forensic-ai/</link><description>Recent content in Multimodal Video Intelligence / Forensic AI on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Fri, 11 Sep 2026 08:17:18 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/multimodal-video-intelligence-/-forensic-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>경찰 바디캠 영상을 30초씩 나눠 미리 요약하고, 나중에 질문을 받으면 중요한 장면을 다시 확인한 뒤 근거가 있는 답만 보여주는 도구다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/omnieye-efficient-multimodal-forensic-video-intelligence-for-law-enfor/</link><pubDate>Fri, 11 Sep 2026 08:17:18 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/omnieye-efficient-multimodal-forensic-video-intelligence-for-law-enfor/</guid><description>OmniEye는 경찰 바디캠(BWC) 영상을 기관 내부 장비에서 분석하기 위한 멀티모달 영상 인텔리전스 시스템이다. 30초 윈도우(5초 오버랩)마다 영상 30프레임과 16kHz 모노 오디오를 Gemma 4 12B 기반 모델이 함께 인식하고, 결과를 단일 SQLite workspace에 저장해 FTS5+BM25와 구조화 필터로 검색한다. 질의 응답 에이전트는 후보 윈도우를 검색한 뒤, 인용 직전에 현재 턴에서 해당 원본 픽셀과 오디오를 다시 인식한 윈도우만 인용할 수 있다.</description></item></channel></rss>