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更準(zhǔn)準(zhǔn)準(zhǔn)!??低暟l(fā)布大模型交通卡口抓拍系列產(chǎn)品

圖片


聽聞一些朋友開車曾被電子抓拍“誤會”

有的穿黑色衣服被誤判為沒系安全帶

有的撓個耳朵被誤判為打電話

還有的手機(jī)放在支架上被誤判為玩手機(jī)

……


考驗?zāi)阊哿Φ臅r候到了↓



這些復(fù)雜場景下的誤判讓司機(jī)們煩心

對交通違法事件檢測業(yè)務(wù)來說也是個難題

不僅帶來更多的人工審核量

還可能影響判罰準(zhǔn)確性


為提升交通卡口抓拍檢測精準(zhǔn)度

??低?strong>基于海康觀瀾大模型技術(shù)體系

將大模型能力直接部署至

交通卡口抓拍系列產(chǎn)品

相比傳統(tǒng)檢測算法

安全帶、打電話、玩手機(jī)等行為

誤檢率降低75%以上

(根據(jù)項目實測數(shù)據(jù))



加持視覺大模型之后

交通卡口抓拍系列產(chǎn)品

不僅能讓“誤會”在機(jī)器檢測階段被更好消除

減輕人工審核的壓力

更能準(zhǔn)確識別出未系安全帶、

開車使用手機(jī)等不安全駕駛行為

助力提升交通安全管理水平

來看一個對比 ↓↓↓




話說回來

這些用肉眼看都覺得迷糊的圖片

大模型是怎么分清楚的

又是如何提升準(zhǔn)確率的



從看局部到看整體

交通卡口抓拍機(jī)變得更加“敏銳”

在交通違法事件檢測業(yè)務(wù)中,傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法是把圖像分割成一塊一塊,像看拼圖一樣,先看局部細(xì)節(jié),再拼湊成整體。識別安全帶時,容易對低對比度、遮擋、復(fù)雜姿態(tài)等產(chǎn)生誤報;識別打電話時,容易對抬手、握物、眼神非正視等產(chǎn)生誤報。



加持視覺大模型后

  • 安全帶檢測:通過大模型全局關(guān)聯(lián)和語義理解,即使安全帶被遮擋,雨刷等非安全帶造成錯覺,也能通過人體坐姿、殘留可見部分、輪廓與人體等綜合判斷進(jìn)行準(zhǔn)確識別。海量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和深層次結(jié)構(gòu),還能夠?qū)?fù)雜場景和非標(biāo)準(zhǔn)形態(tài)的安全帶適應(yīng)性更強(qiáng),比如精準(zhǔn)識別安全帶封套等。


  • 打電話/玩手機(jī)檢測: 通過大模型的自注意機(jī)制,不再過度依賴局部特征,手機(jī)外形等,同時分析手與人體的接觸、視線、交互動作以及車內(nèi)結(jié)構(gòu)等, 通過手機(jī)和駕駛員的關(guān)聯(lián)關(guān)系準(zhǔn)確識別。

接下來,和大模型比比眼力

判斷下圖司機(jī)是否系安全帶、打電話、玩手機(jī)

(大模型答案在圖片右下角,可別提前偷看哦)


Round 1安全帶檢測


Round 2打電話檢測


Round 3玩手機(jī)檢測


交通卡口抓拍機(jī)產(chǎn)品矩陣

視覺大模型加持的??低暯煌谧ヅ南盗挟a(chǎn)品,通過深度挖掘不同信息間的潛在關(guān)系,增強(qiáng)了對復(fù)雜交通場景的全面感知能力,突破低對比度、遮擋、復(fù)雜姿態(tài)等復(fù)雜環(huán)境帶來的性能瓶頸,滿足不同的交管業(yè)務(wù)需求。




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