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宇視發(fā)布大模型交通事件檢測相機,讓道路擁有會思考的眼睛

交通事件檢測始終是道路安全治理與事故預(yù)防的重點。宇視科技深耕交通行業(yè)多年,梧桐大模型將AI能力深度落地于各大交通場景,全面賦能云、邊、端三大類產(chǎn)品,推出新一代事件檢測攝像機和分析終端及服務(wù)器。

交通事件檢測始終是道路安全治理與事故預(yù)防的重點。宇視科技深耕交通行業(yè)多年,梧桐大模型將AI能力深度落地于各大交通場景,全面賦能云、邊、端三大類產(chǎn)品,推出新一代事件檢測攝像機和分析終端及服務(wù)器。大模型的高效應(yīng)用顯著提升了方案檢測精度及分析性能,為道路數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強勁助力。

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圖:宇視“梧桐”大模型交通事件檢測系列產(chǎn)品

在復(fù)雜多變的道路場景下,事件檢測技術(shù)的規(guī)模性落地一直是行業(yè)難題。傳統(tǒng)檢測算法因抗干擾能力弱、泛化性不足,在低照、小像素、多目標(biāo)等場景中易產(chǎn)生誤報(如拋灑物、異常停車等),不僅影響使用體驗,還增加了人工審核成本。技術(shù)應(yīng)用非但未能減負(fù),反而成了管理負(fù)擔(dān)。

大模型突破傳統(tǒng)算法瓶頸,全面提升檢測精度

宇視科技依托“梧桐”行業(yè)大模型,深度融合自適應(yīng)學(xué)習(xí)框架與知識蒸餾技術(shù),構(gòu)建新一代事件檢測算法方案。該方案采用動態(tài)語義感知網(wǎng)絡(luò)和自動跟蹤算法,有效解決了光照突變、目標(biāo)遮擋等極端場景下的檢測難題,顯著提升了檢測精度。

大模型助力云邊端平權(quán),提質(zhì)增效

在傳統(tǒng)的交通事件方案組網(wǎng)中,受制于前端算力不足、算法精度不高、算法泛化能力弱等現(xiàn)實問題,邊緣/中心端往往承擔(dān)了更多更復(fù)雜的檢測分析任務(wù)。

宇視梧桐大模型在攝像機蒸餾落地,在同樣的算力標(biāo)準(zhǔn)下實現(xiàn)了檢出率及檢準(zhǔn)率的雙重提升。借助大模型的賦能,前端分析不僅提升了事件檢測的實時性,還能有效承擔(dān)邊緣及中心側(cè)的分析任務(wù),從而釋放后端資源,實現(xiàn)資源的動態(tài)分配與高效利用。

拋灑物

傳統(tǒng)算法對小型、異形障礙物的識別率較低,易受光線、車流干擾,且容易誤識道路標(biāo)識。而基于大模型技術(shù),可精準(zhǔn)識別物體類別,有效定位散落輪胎、碎片等拋灑物,實現(xiàn)復(fù)雜場景下的精準(zhǔn)檢測,顯著提升干擾因素下的檢出效果,從而更好保障行車安全。

異常停車

傳統(tǒng)方案在識別執(zhí)法作業(yè)、道路施工等場景時存在辨識盲區(qū),易誤檢交通標(biāo)識等靜態(tài)設(shè)施,虛警頻發(fā)。梧桐大模型通過構(gòu)建精細(xì)化車輛特征識別模型,不僅能精準(zhǔn)區(qū)分社會車輛與特種作業(yè)車輛,還可結(jié)合場景語義理解有效過濾干擾目標(biāo),顯著減少無效警情,提升交通管理效率。

積雪/團霧

冰雪覆蓋使車道標(biāo)線難以識別,傳統(tǒng)算法難以有效區(qū)分大霧和陰天場景,檢測穩(wěn)定性不足?;诖竽P图夹g(shù),可結(jié)合環(huán)境信息,精準(zhǔn)識別道路積雪、團霧等復(fù)雜路況,從而提升道路運維效率。

宇視“梧桐”大模型讓事件檢測智能化能力全面升級,更精準(zhǔn)、更穩(wěn)定、更真實、更高效,深度賦能交通管理場景,營造更加安全、有序、高效的交通出行體驗。

宇視科技深耕交通領(lǐng)域,不斷探索AI技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用,將AI技術(shù)與交通管理緊密結(jié)合,為智慧交通的發(fā)展注入了新的活力。未來,宇視科技將繼續(xù)秉持創(chuàng)新精神,推動智慧交通的全面發(fā)展。

THE END
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