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      更精準(zhǔn) 更智能 更高效 | “梧桐”大模型賦能交通治理

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      AI大模型技術(shù)正驅(qū)動(dòng)交通行業(yè)智能化升級(jí)。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(chǎng)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(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景任務(wù)覆蓋。近期推出的“梧桐”大模型事件檢測(cè)和交通抓拍系列產(chǎn)品,將AI能力深度落地于交通治理場(chǎng)景,在算法精度、成像質(zhì)量和分析性能等方面實(shí)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(cè)系列產(chǎn)品:為道路裝上智慧之眼

      在復(fù)雜多變的道路場(chǎng)景下,事件檢測(cè)技術(shù)的規(guī)模性落地一直是行業(yè)難題。傳統(tǒng)檢測(cè)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(chǎng)景下易產(chǎn)生誤報(bào)(如誤判拋灑物、異常停車),既影響使用體驗(yàn),還增加人工復(fù)核成本,加重管理負(fù)擔(dān)。公司推出基于"梧桐"大模型的新一代事件檢測(cè)攝像機(jī)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(cè)精度及分析性能。


      技術(shù)優(yōu)勢(shì)

      檢測(cè)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(cè)算法方案,應(yīng)用動(dòng)態(tài)語(yǔ)義感知網(wǎng)絡(luò)與自動(dòng)跟蹤算法,有效解決了光照突變、目標(biāo)遮擋等極端場(chǎng)景下的檢測(cè)難題,大幅提升了檢測(cè)精度。

      前端分析性能強(qiáng)化:借助大模型的賦能,前端分析提升了事件檢測(cè)的實(shí)時(shí)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(chǎng)景

      拋灑物:精準(zhǔn)識(shí)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(guò)構(gòu)建車輛特征識(shí)別模型,能精準(zhǔn)區(qū)分社會(huì)車輛與特種作業(yè)車輛,結(jié)合場(chǎng)景語(yǔ)義理解有效過(guò)濾干擾目標(biāo),減少無(wú)效警情。

      積雪/團(tuán)霧:基于大模型技術(shù),可結(jié)合環(huán)境信息精準(zhǔn)識(shí)別道路積雪、團(tuán)霧等路況,提升道路運(yùn)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(lái)提取局部特征,但面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景時(shí),往往容易忽視全局信息的整合,導(dǎo)致在目標(biāo)遮擋、低對(duì)比度、復(fù)雜姿態(tài)等情況下出現(xiàn)誤檢和漏檢的問(wèn)題。宇視推出“梧桐”大模型交通抓拍終端,在攝像機(jī)上實(shí)現(xiàn)了算法精度躍升、成像質(zhì)量?jī)?yōu)化等技術(shù)突破。


      技術(shù)優(yōu)勢(shì)

      “梧桐”大模型憑借其億級(jí)參數(shù)量及強(qiáng)大的泛化推理能力,能讓攝像機(jī)更聰明地洞察細(xì)節(jié),捕捉關(guān)鍵信息,從而在復(fù)雜多變的場(chǎng)景中顯著降低誤檢和漏檢的發(fā)生。

      應(yīng)用場(chǎng)景

      異常成像車牌識(shí)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(guò)曝等識(shí)別難題,提升復(fù)雜場(chǎng)景下的車牌識(shí)別準(zhǔn)確率。

      “相近”車輛特征識(shí)別:“梧桐”大模型有效發(fā)掘更深層的局部特征,對(duì)車型、車身顏色等車輛特征的識(shí)別精度更高。

      機(jī)動(dòng)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(shí)別車內(nèi)光照變化、深色衣物遮擋等復(fù)雜場(chǎng)景下的駕駛員行為,顯著提升檢測(cè)精度。

      非機(jī)動(dòng)車違法行為分析:“梧桐”大模型通過(guò)自注意力機(jī)制,有效克服非機(jī)動(dòng)車違法分析面臨衣帽識(shí)別難、前后目標(biāo)相互遮擋等問(wèn)題,大幅提升檢測(cè)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(shí)現(xiàn)真實(shí)色彩和車窗細(xì)節(jié)清晰還原的雙重突破,守護(hù)出行安全。

      交通信號(hào)燈檢測(cè):紅綠燈因風(fēng)力、桿件形變及車輛震動(dòng)等因素影響,往往處于晃動(dòng)狀態(tài),加之大型路口紅綠燈在攝像機(jī)捕捉的畫面中常不足12像素,易導(dǎo)致燈態(tài)識(shí)別異常。大模型技術(shù)的應(yīng)用顯著增強(qiáng)攝像機(jī)的圖像檢測(cè)與分割能力,實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)精準(zhǔn)跟蹤,提升識(shí)別的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。

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