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視覺大模型落地應用 ?？低暟l(fā)布系列大模型攝像機

2025年03月05日 10:28:15來源：?？低?/span>點擊量：36963

導讀視覺大模型攝像機不僅成像畫質(zhì)更優(yōu)，更重要的是突破了場景普適性弱、復雜目標識別難等瓶頸，進一步提升目標檢出率，大幅降低誤報，在零樣本的情況下也能進行識別，檢測目標種類更豐富。

　　【智慧城市網(wǎng) 品牌專欄】進入2025年，依托?？涤^瀾大模型技術(shù)體系，?？低晫⒋竽Ｐ湍芰χ苯硬渴鹬炼藗?cè)，推出一系列視覺大模型攝像機。視覺大模型攝像機不僅成像畫質(zhì)更優(yōu)，更重要的是突破了場景普適性弱、復雜目標識別難等瓶頸，進一步提升目標檢出率，大幅降低誤報，在零樣本的情況下也能進行識別，檢測目標種類更豐富。

　　大幅降低誤報檢出率、檢準率雙提升

　　智能攝像機在實際應用中，不同場景、不同光照條件、不同天氣等均會帶來大量誤報警告，造成運維成本增加，用戶體驗不佳，降低事件響應的信任度。

　　20余年來，?？低暽罡曨l領域業(yè)務，結(jié)合各類場景的豐富行業(yè)知識，構(gòu)建了預訓練大模型，在預訓練階段中增加了各類真實動態(tài)場景干擾數(shù)據(jù)，如雨雪霧天氣、強光閃爍、動物移動、振動抖動等，針對不同條件下進行數(shù)據(jù)增強，大幅提升智能識別的檢出與檢準率。

　　同時，?？低晿?gòu)建了完善的大模型部署技術(shù)體系，從模型輕量化、計算效率提升、計算資源節(jié)省等方面研究模型結(jié)構(gòu)設計和量化技術(shù)，創(chuàng)新研發(fā)出更加適配場景的視覺大模型攝像機。

　　如在周界應用中，海康威視已形成球機、IPC、多攝等大模型警戒系列攝像機。相比傳統(tǒng)視頻周界產(chǎn)品，大模型警戒系列攝像機進一步提升識別距離，誤報率下降90%以上。(根據(jù)項目實測數(shù)據(jù))。例如，同一測試場景下，采用4mm鏡頭測試，視覺大模型相機在70米可檢出人員入侵，以往深度學習算法40米可檢出，傳統(tǒng)smart算法在20米才能檢出。同樣檢測條件下，過濾小鳥誤報時，傳統(tǒng)smart算法檢出人員入侵的同時持續(xù)檢出小鳥入侵，視覺大模型相機可精準過濾小鳥誤報，僅檢出人員入侵。

　　在交通事件檢測中，?？低曂瞥隼滓曇惑w機、事件檢測攝像機、FOD雷視檢測一體機等視覺大模型攝像機。在高速公路交通事件檢測領域，有效解決復雜場景下拋灑物、停車、行人等事件的誤報、漏報難題。

　　在交通卡口應用中，推出卡口抓拍單元、非機動車抓拍單元、雷云船舶卡口一體機等視覺大模型攝像機產(chǎn)品。如在駕駛室特征識別應用中，識別安全帶時，有效過濾低對比度、遮擋、復雜姿態(tài)等產(chǎn)生的誤報；識別打電話時，有效過濾對抬手、握物等產(chǎn)生的誤報。

　　支持零樣本開放識別，目標識別種類更豐富

　　傳統(tǒng)智能應用的落地，千行百業(yè)智能需求各不相同，針對不同目標需訓練特定的識別算法，存在樣本采集成本高、類別拓展難、訓練周期較長等問題。

　　通過在攝像機部署開放式目標檢測大模型，采用自研的統(tǒng)一模態(tài)學習方案，將視覺識別的圖像特征對齊語義特征，實現(xiàn)目標的精準檢出與定位，?？低曂瞥?rdquo;描述即識別”的智能攝像機應用模式，即輸入一個詞、一句話可按需快速靈活生成模型，無需樣本訓練即可識別目標。

　　場景定義畫質(zhì)，精準自適應調(diào)優(yōu)

　　視覺大模型攝像機以“硬件+算法”深度融合，打造全場景畫質(zhì)提升。以專業(yè)的大光圈鏡頭，高感光傳感器設計能力，結(jié)合豐富低照度場景經(jīng)驗，構(gòu)建端到端的智能大模型算法，有效區(qū)分圖像中信號和噪聲，精準去噪，提升夜視監(jiān)控畫面信噪比，針對暴雨、霧霾、過曝、偏色等場景，可實現(xiàn)場景定義畫質(zhì)，讓圖像細節(jié)更豐富，色彩更真實，為智能應用提供更優(yōu)的視頻圖像支撐。

　　從看得見，看得清，到看得懂，大模型的到來，進一步提升?？低暤募夹g(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新能力。目前?？低曇淹瞥鼍湎盗小⒔煌ㄊ录z測系列、卡口抓拍系列、機械臂防碰撞系列、抗振防抖系列、巡檢系列等視覺大模型攝像機。

關(guān)鍵詞大模型數(shù)據(jù)攝像機

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