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↓

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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暬诤？涤^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

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

（大模型答案在圖片右下角，可別提前偷看哦）

安全帶檢測

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打電話檢測

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玩手機檢測

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▲以上均為小編同事在安全路段測試 ▲

交通卡口抓拍機產(chǎn)品矩陣

視覺大模型加持的?？低?/span>交通卡口抓拍系列產(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?/strong>