道路千萬條，安全第一條，根據(jù)公安部道路交通安全研究中心數(shù)據(jù)，電動自行車肇事導(dǎo)致的交通事故在城市道路交通事故總量中約占10%。不戴頭盔等行為的后果嚴(yán)重，不容忽視。有數(shù)據(jù)顯示，正確佩戴安全頭盔發(fā)生交通事故時能夠使騎乘人員的受傷率下降70%、死亡率下降40%。
為了助力交警、道安辦等各部門更高效、精準(zhǔn)、安全管理非機(jī)動車駕駛行為，?？低暬谟^瀾大模型技術(shù)底座推出智能交通非機(jī)動車管控系列產(chǎn)品，在檢測載人、未戴頭盔、加裝雨棚等行為上誤檢率降低70%以上，漏檢率減少80%以上。
以“紅綠燈路口非機(jī)動車蜂擁而出”的場景為例，交警、道安辦勸導(dǎo)員肉眼都較難識別未戴頭盔、載人、安裝雨棚等行為，而傳統(tǒng)的檢測算法在這樣的場景中也難以識別，比如非機(jī)動車數(shù)量多，在抓拍圖像中容易出現(xiàn)人員重疊，傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)檢測算法關(guān)注圖像中的局部(如頭部)，無法識別人體與不同車輛間的關(guān)系，可能導(dǎo)致誤報載人情況;頭盔的樣式“百花齊放”，包括帶耳朵的、露出頭發(fā)的，不露頭發(fā)的，其中還夾雜著戴鴨舌帽、毛線帽的駕駛?cè)?。傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法參數(shù)量少，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，特征提取能力弱，過度依賴顏色信息，容易混淆黑色頭盔和頭發(fā);大角度、模糊成像等復(fù)雜條件下，識別效果顯著下降。在光照度不足的情況下，也容易出現(xiàn)對非機(jī)動車是否安裝雨棚的誤檢問題等等。
加持視覺大模型后，交通非機(jī)動車管控系列產(chǎn)品檢測精準(zhǔn)度大幅提升，不僅減輕人工巡查工作量，還能助力實(shí)現(xiàn)更高效、精準(zhǔn)的交通管理。
載人檢測中，大模型通過自注意力和全局關(guān)聯(lián)機(jī)制，具備更強(qiáng)的泛化能力和抗干擾能力。在風(fēng)擋、人員遮擋、惡劣成像等復(fù)雜場景下，大模型不僅具備更強(qiáng)的感知能力，而且能夠準(zhǔn)確理解人體與車輛間的關(guān)系，從而準(zhǔn)確識別是否載人。例如，當(dāng)場景中同時出現(xiàn)多個人體時，大模型會判斷邊緣人體與主車相關(guān)性，從而判斷是否為載人。
頭盔檢測中，應(yīng)用大模型后，產(chǎn)品泛化能力提升，對復(fù)雜場景適應(yīng)性更強(qiáng)，不僅能分辨稀有外觀的帽子和頭盔，還具備強(qiáng)大的特征提取能力，能夠識別出露出鴨舌帽帽檐、頭盔固定帶、帽子材質(zhì)等細(xì)節(jié)，從而精準(zhǔn)檢測是否正確佩戴頭盔。
雨棚檢測中，大模型能夠理解雨棚與擋板等部件的區(qū)別，并通過全局關(guān)聯(lián)分析雨棚與車輛、人員的關(guān)系。例如在圖像過暗、難以辨識雨棚細(xì)節(jié)的場景下，大模型憑借深層次結(jié)構(gòu)分析，能夠關(guān)注到透明風(fēng)擋以及頂棚細(xì)節(jié)，通過全局推理判斷出是否存在雨棚。
目前，?？低暯煌ǚ菣C(jī)動車管控系列產(chǎn)品包括非機(jī)動車違法取證抓拍單元、非機(jī)動車管控一體機(jī)、非機(jī)動車違法勸導(dǎo)系統(tǒng)等。
非機(jī)動車違法取證抓拍單元內(nèi)置攝像機(jī)采用全局曝光CMOS圖像傳感器，具有清晰度高、照度低、幀率高、色彩還原度好等特點(diǎn)。結(jié)合大模型技術(shù)，大幅提升了目標(biāo)行為檢測和違法行為識別的準(zhǔn)確率，有效遏制電動自行車闖紅燈、逆行、不戴頭盔等多種違法行為。
非機(jī)動車管控一體機(jī)采用創(chuàng)新一體化設(shè)計(jì)，非機(jī)動車檢測抓拍系統(tǒng)、信息發(fā)布系統(tǒng)融合為一體，整體設(shè)計(jì)美觀且便于安裝施工。支持非機(jī)動車違法行為檢測、抓拍并通過圖片或文字、語音等方式及時提醒。
非機(jī)動車違法勸導(dǎo)系統(tǒng)中，非機(jī)動車勸導(dǎo)相機(jī)搭配音柱，實(shí)現(xiàn)未戴頭盔、載人、加裝雨棚等違法行為自動語音勸導(dǎo)，可靈活配置普通話、地方方言;系統(tǒng)可單機(jī)獨(dú)立運(yùn)行，并支持太陽能供電以及4G/5G通信，部署簡單。
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