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更精準 更智能 更高效 | “梧桐”大模型賦能交通治理

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AI大模型技術正驅動交通行業智能化升級。千方科技子公司宇視科技于2023年發布“梧桐”AIoT(人工智能物聯)行業大模型,采用“通用大模型+行業場景+訓練調優”架構,覆蓋多模態等智能技術,歷經兩年迭代已實現多場景任務覆蓋。近期推出的“梧桐”大模型事件檢測和交通抓拍系列產品,將AI能力深度落地于交通治理場景,在算法精度、成像質量和分析性能等方面實現顯著提升,賦能交通治理更精準、更智能、更高效。

“梧桐”大模型事件檢測系列產品:為道路裝上智慧之眼

在復雜多變的道路場景下,事件檢測技術的規模性落地一直是行業難題。傳統檢測算法因抗干擾能力弱、泛化性不足,在低照、小像素、小目標等復雜場景下易產生誤報(如誤判拋灑物、異常停車),既影響使用體驗,還增加人工復核成本,加重管理負擔。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器。大模型的高效應用顯著提升了檢測精度及分析性能。


技術優勢

檢測精度顯著提升:依托“梧桐”行業大模型構建新一代事件檢測算法方案,應用動態語義感知網絡與自動跟蹤算法,有效解決了光照突變、目標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,可有效承擔邊緣及中心側的分析任務,優化資源分配效率。

應用場景

拋灑物:精準識別物體類別,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:通過構建車輛特征識別模型,能精準區分社會車輛與特種作業車輛,結合場景語義理解有效過濾干擾目標,減少無效警情。

積雪/團霧:基于大模型技術,可結合環境信息精準識別道路積雪、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品:從“看得清”到“讀得懂”

傳統的深度學習算法主要依賴卷積操作來提取局部特征,但面對復雜場景時,往往容易忽視全局信息的整合,導致在目標遮擋、低對比度、復雜姿態等情況下出現誤檢和漏檢的問題。宇視推出“梧桐”大模型交通抓拍終端,在攝像機上實現了算法精度躍升、成像質量優化等技術突破。


技術優勢

“梧桐”大模型憑借其億級參數量及強大的泛化推理能力,能讓攝像機更聰明地洞察細節,捕捉關鍵信息,從而在復雜多變的場景中顯著降低誤檢和漏檢的發生。

應用場景

異常成像車牌識別:應用大模型多模態融合技術,有效解決車牌部分字符模糊、大傾角、過曝等識別難題,提升復雜場景下的車牌識別準確率。

“相近”車輛特征識別:“梧桐”大模型有效發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,精準識別車內光照變化、深色衣物遮擋等復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、前后目標相互遮擋等問題,大幅提升檢測準確率。

微光環境下圖像還原:搭載“獵光3.0”圖像引擎,在微光環境下實現真實色彩和車窗細節清晰還原的雙重突破,守護出行安全。

交通信號燈檢測:紅綠燈因風力、桿件形變及車輛震動等因素影響,往往處于晃動狀態,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,易導致燈態識別異常。大模型技術的應用顯著增強攝像機的圖像檢測與分割能力,實現小目標精準跟蹤,提升識別的穩定性與準確性。

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