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智慧城市網(wǎng) 品牌專欄】AI大模型技術(shù)正驅(qū)動交通行業(yè)智能化升級。千方科技子公司宇視科技于2023年發(fā)布“梧桐”AIoT(人工智能物聯(lián))行業(yè)大模型,采用“通用大模型+行業(yè)場景+訓(xùn)練調(diào)優(yōu)”架構(gòu),覆蓋多模態(tài)等智能技術(shù),歷經(jīng)兩年迭代已實現(xiàn)多場景任務(wù)覆蓋。近期推出的“梧桐”大模型事件檢測和交通抓拍系列產(chǎn)品,將AI能力深度落地于交通治理場景,在算法精度、成像質(zhì)量和分析性能等方面實現(xiàn)顯著提升,賦能交通治理更精準(zhǔn)、更智能、更高效。
“梧桐”大模型事件檢測系列產(chǎn)品:為道路裝上智慧之眼
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、小目標(biāo)等復(fù)雜場景下易產(chǎn)生誤報(如誤判拋灑物、異常停車),既影響使用體驗,還增加人工復(fù)核成本,加重管理負擔(dān)。公司推出基于"梧桐"大模型的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)用顯著提升了檢測精度及分析性能。
技術(shù)優(yōu)勢
檢測精度顯著提升:依托“梧桐”行業(yè)大模型構(gòu)建新一代事件檢測算法方案,應(yīng)用動態(tài)語義感知網(wǎng)絡(luò)與自動跟蹤算法,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,大幅提升了檢測精度。
前端分析性能強化:借助大模型的賦能,前端分析提升了事件檢測的實時性,可有效承擔(dān)邊緣及中心側(cè)的分析任務(wù),優(yōu)化資源分配效率。
應(yīng)用場景
拋灑物:精準(zhǔn)識別物體類別,有效定位散落輪胎、碎片等拋灑物;克服光線及車流干擾,顯著提升檢出率,保障行車安全。
異常停車:通過構(gòu)建車輛特征識別模型,能精準(zhǔn)區(qū)分社會車輛與特種作業(yè)車輛,結(jié)合場景語義理解有效過濾干擾目標(biāo),減少無效警情。
積雪/團霧:基于大模型技術(shù),可結(jié)合環(huán)境信息精準(zhǔn)識別道路積雪、團霧等路況,提升道路運維效率。
“梧桐”大模型交通抓拍系列產(chǎn)品:從“看得清”到“讀得懂”
傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法主要依賴卷積操作來提取局部特征,但面對復(fù)雜場景時,往往容易忽視全局信息的整合,導(dǎo)致在目標(biāo)遮擋、低對比度、復(fù)雜姿態(tài)等情況下出現(xiàn)誤檢和漏檢的問題。宇視推出“梧桐”大模型交通抓拍終端,在攝像機上實現(xiàn)了算法精度躍升、成像質(zhì)量優(yōu)化等技術(shù)突破。
技術(shù)優(yōu)勢
“梧桐”大模型憑借其億級參數(shù)量及強大的泛化推理能力,能讓攝像機更聰明地洞察細節(jié),捕捉關(guān)鍵信息,從而在復(fù)雜多變的場景中顯著降低誤檢和漏檢的發(fā)生。
應(yīng)用場景
異常成像車牌識別:應(yīng)用大模型多模態(tài)融合技術(shù),有效解決車牌部分字符模糊、大傾角、過曝等識別難題,提升復(fù)雜場景下的車牌識別準(zhǔn)確率。
“相近”車輛特征識別:“梧桐”大模型有效發(fā)掘更深層的局部特征,對車型、車身顏色等車輛特征的識別精度更高。
機動車違法行為分析:憑借大模型全局理解能力與上下文建模能力,精準(zhǔn)識別車內(nèi)光照變化、深色衣物遮擋等復(fù)雜場景下的駕駛員行為,顯著提升檢測精度。
非機動車違法行為分析:“梧桐”大模型通過自注意力機制,有效克服非機動車違法分析面臨衣帽識別難、前后目標(biāo)相互遮擋等問題,大幅提升檢測準(zhǔn)確率。
微光環(huán)境下圖像還原:搭載“獵光3.0”圖像引擎,在微光環(huán)境下實現(xiàn)真實色彩和車窗細節(jié)清晰還原的雙重突破,守護出行安全。
交通信號燈檢測:紅綠燈因風(fēng)力、桿件形變及車輛震動等因素影響,往往處于晃動狀態(tài),加之大型路口紅綠燈在攝像機捕捉的畫面中常不足12像素,易導(dǎo)致燈態(tài)識別異常。大模型技術(shù)的應(yīng)用顯著增強攝像機的圖像檢測與分割能力,實現(xiàn)小目標(biāo)精準(zhǔn)跟蹤,提升識別的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。
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