大模型加持，重构交通场景智能感知新范式——评测海康威视新一代事件检测系列产品
【CPS中安网 cps.com.cn】 在交通领域，传统的算法曾一度帮助行业快速进入到智能化阶段，然而随着场景复杂度的提升，其固有的技术天花板逐渐显现，制约着进一步智能化与数字化的深度发展。
尤其是在高速公路交通事件检测领域，受限于模型规模与泛化能力，一些复杂场景下抛洒物、停车、行人等事件的误报、漏报一直是行业的瓶颈。
为了改变这一现状，近期海康威视依托海康观澜大模型，突破传统算法瓶颈，在端侧发布新一代事件检测系列摄像机，并在中心端同步部署大模型能力，推出事件检测终端、事件检测服务器，具体效果如何，CPS评测中心一探究竟。
一、智慧大脑，大模型重塑检测
传统交通事件检测算法高度依赖人工标注的特定场景数据，需针对每类事件单独采集样本并训练模型，导致实际应用中常因样本覆盖不全而出现漏检误判。例如，雨天路面积水时，容易误报为抛洒物。
以一条布设了1500路摄像机的高速路段来举例，传统算法日均能感知1000余次事件，如何减少其中无效的事件，降低人工复核的工作量，提升真实异常事件从发现到处置的响应速度，将是提升高速公路运营效率的关键。
为了改善以上现状，海康威视在观澜大模型基础上，利用行业知识预训练和微调，使模型在事件检测领域具备专家级别能力。
在评测过程当中，该系列产品的大模型相较于行业传统的卷积网络，由于基于Transformer架构的模型，具备更深层次的网络架构，更强的全局特征提取能力和上下文建模能力，模型的泛化性更强，系统性解决了复杂场景下的误报、漏报难题。
例如在抛洒物检测中，通过预训练大模型结合真实动态场景干扰数据，能够大幅提升抛洒物体检测效果，不再受困于树影、水渍、标线、标牌等干扰。
再比如在车检测应用中，通过大模型精准区分标牌、缓行车辆、施工车辆，基于车辆停留时长、位置偏离车道线的动态特征综合判断，大幅降低了误报。
二、突破局限，边缘端精准过滤
传统摄像机依赖固定算法，在复杂场景下误报率高、识别距离短，已难以应对城市交通的精细化管理需求。
在实测中，雷视一体机基于毫米波雷达全天候高精度测距测速能力，在暗光/雨雾等极端场景下实现违停车辆、道路异常的秒级初步检测，借助大模型推理，可实现特征级融合及决策级融合，在复杂环境下的智能识别功能更加精准。
该机采用1/1.2英寸800万像素CMOS传感器，支持H.264、H.265两种编码格式，可输出Full HD 3840 × 2160 @ 25 fps实时图像，具有3D数字降噪功能，且内置深度学习算法，支持智能识别功能，支持车牌识别及目标全结构化。在实测中，超高清图像传输流畅而细腻，内置道路专用 AI ISP图像处理算法可有效抑制车辆远光灯对图像影响，保障夜间图像亮度和清晰度。结合大模型，对抛洒物、行人闯入等事件进行精细化分类过滤，在本地完成实时分析，有效降低误报率。
三、无缝升级，中心端利旧增效
对于用户而言，无缝且低成本实现系统智能升级是共同的痛点。
传统的设备如何搭上“大模型”的快车，为了解决这一问题，海康威视推出的事件检测终端与服务器，基于大模型推理能力的加持，可无缝对接既有视频感知系统及存储设备，实现旧资源的复用，确保原有设备智能升级平稳过渡。
事件检测服务器iDS-TSS500-H基于最新深度学习智能算法，针对城市/高速/隧道场景实时检测多种交通事件，具备交通参数采集、视频结构化和视频质量诊断功能，并且能够对检测到的事件进行图片抓拍、车牌识别。测试过程中，该服务器支持更多路数的中心场景应用，实现交通事件检测、交通参数采集、视频质量诊断、病害检测、交通设施损坏检测功能。
记者观点
新的视觉大模型系列产品的推出，也意味着一场新的智能化变革已经展开。
新一代事件检测系列产品为当下大模型在交通场景应用的先锋之作，通过多维信号中的有效信息，挖掘不同模态信息间的潜在关系，增强了对物理世界的全面理解，突破昼夜、雨雾等各类环境下的性能极限，从边缘端到中心端助力规模化的应用落地。
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