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
……
考驗你眼力的時候到了↓
這些復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
還可能影響判罰準確性
為提升交通卡口抓拍檢測精準度
?？低?strong>基于海康觀瀾大模型技術體系
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
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)務中，傳統(tǒng)深度學習算法是把圖像分割成一塊一塊，像看拼圖一樣，先看局部細節(jié)，再拼湊成整體。識別安全帶時，容易對低對比度、遮擋、復雜姿態(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確識別。海量預訓練數(shù)據(jù)和深層次結(jié)構，還能夠?qū)碗s場景和非標準形態(tài)的安全帶適應性更強，比如精準識別安全帶封套等。
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)構等， 通過手機和駕駛員的關聯(lián)關系準確識別。
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
（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系，增強了對復雜交通場景的全面感知能力，突破低對比度、遮擋、復雜姿態(tài)等復雜環(huán)境帶來的性能瓶頸，滿足不同的交管業(yè)務需求。
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