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,還有的手機放在支架上被誤判為玩手機,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?/u>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、開車使用手機等不安全駕駛行為,助力提升交通安全管理水平。
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,比如精準(zhǔn)識別安全帶封套等。
打電話/玩手機檢測: 通過大模型的自注意機制,不再過度依賴局部特征,手機外形等,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
判斷下圖司機是否系安全帶、打電話、玩手機
· Round 1 安全帶檢測
Round 2 打電話檢測
Round 3 玩手機檢測
交通卡口抓拍機產(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。
生態(tài)卡口抓拍單元
采用單SENSOR(傳感器)技術(shù)方案,將傳統(tǒng)畫質(zhì)優(yōu)化經(jīng)驗與AI-ISP技術(shù)深度融合,在滿足一級補光標(biāo)準(zhǔn)的前提下,實現(xiàn)對車身/車窗/車牌的高清還原,結(jié)合大模型,有效降低未系安全帶、玩手機、打電話等危險駕駛行為的誤檢率。
環(huán)??谧ヅ膯卧?/p>
同時集成了大模型技術(shù)和雙光融合技術(shù),在成像環(huán)節(jié)減弱對可見光的依賴,減少補光燈對駕駛員人眼的干擾。夜晚低照度下車窗真實還原,抓拍的圖片及車窗特征更豐富,并能提供可見光和紅外圖像,進行視覺大模型算法識別分析,對危險駕駛行為預(yù)警如未系安全帶、駕駛過程中接打電話等行為的檢測準(zhǔn)確率更高。
更加精準(zhǔn)檢測出是否系安全帶,不止交通卡口抓拍系列產(chǎn)品,??低暬谟^瀾大模型技術(shù)體系,還將不斷創(chuàng)新,持續(xù)研發(fā),助力交通場景更智能、安全、高效。
道路千萬條,安全第一條,大家開車時要系好安全帶不玩手機、不打電話文明駕駛,平安出行。
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