交通事件檢測(cè)始終是道路安全治理與事故預(yù)防的重點(diǎn)。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(chǎng)景，全面賦能云、邊、端三大類(lèi)產(chǎn)品，推出新一代事件檢測(cè)攝像機(jī)和分析終端及服務(wù)器。大模型的高效應(yīng)用顯著提升了方案檢測(cè)精度及分析性能，為道路數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)勁助力。
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、多目標(biāo)等場(chǎng)景中易產(chǎn)生誤報(bào)(如拋灑物、異常停車(chē)等)，不僅影響使用體驗(yàn)，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(cè)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(shí)蒸餾技術(shù)，構(gòu)建新一代事件檢測(cè)算法方案。該方案采用動(dòng)態(tài)語(yǔ)義感知網(wǎng)絡(luò)和自動(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，顯著提升了檢測(cè)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(shí)問(wèn)題，邊緣/中心端往往承擔(dān)了更多更復(fù)雜的檢測(cè)分析任務(wù)。
宇視梧桐大模型在攝像機(jī)蒸餾落地，在同樣的算力標(biāo)準(zhǔn)下實(shí)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(cè)的實(shí)時(shí)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(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配與高效利用。
拋灑物
傳統(tǒng)算法對(duì)小型、異形障礙物的識(shí)別率較低，易受光線(xiàn)、車(chē)流干擾，且容易誤識(shí)道路標(biāo)識(shí)。而基于大模型技術(shù)，可精準(zhǔn)識(shí)別物體類(lèi)別，有效定位散落輪胎、碎片等拋灑物，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下的精準(zhǔn)檢測(cè)，顯著提升干擾因素下的檢出效果，從而更好保障行車(chē)安全。
異常停車(chē)
傳統(tǒng)方案在識(shí)別執(zhí)法作業(yè)、道路施工等場(chǎng)景時(shí)存在辨識(shí)盲區(qū)，易誤檢交通標(biāo)識(shí)等靜態(tài)設(shè)施，虛警頻發(fā)。梧桐大模型通過(guò)構(gòu)建精細(xì)化車(chē)輛特征識(shí)別模型，不僅能精準(zhǔn)區(qū)分社會(huì)車(chē)輛與特種作業(yè)車(chē)輛，還可結(jié)合場(chǎng)景語(yǔ)義理解有效過(guò)濾干擾目標(biāo)，顯著減少無(wú)效警情，提升交通管理效率。
積雪/團(tuán)霧
冰雪覆蓋使車(chē)道標(biāo)線(xiàn)難以識(shí)別，傳統(tǒng)算法難以有效區(qū)分大霧和陰天場(chǎng)景，檢測(cè)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(shí)別道路積雪、團(tuán)霧等復(fù)雜路況，從而提升道路運(yùn)維效率。
宇視“梧桐”大模型讓事件檢測(cè)智能化能力全面升級(jí)，更精準(zhǔn)、更穩(wěn)定、更真實(shí)、更高效，深度賦能交通管理場(chǎng)景，營(yíng)造更加安全、有序、高效的交通出行體驗(yàn)。
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(lái)，宇視科技將繼續(xù)秉持創(chuàng)新精神，推動(dòng)智慧交通的全面發(fā)展。
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