穿黑色衣服被误判为没系安全带、挠耳朵被误判为打电话、手机放在支架上被误判为玩手机……过去交通抓拍机对这些复杂场景下的误判让司机们烦心，对交通违法事件检测业务来说也是个难题，不仅带来更多的人工审核量，还可能影响判罚准确性。
为提升交通卡口抓拍检测精准度，海康威视基于海康观澜大模型技术体系将大模型能力直接部署至交通卡口抓拍系列产品上，相比传统检测算法，安全带、打电话、玩手机等行为误检率降低75%以上(根据项目实测数据)。
加持视觉大模型之后，交通卡口抓拍系列产品不仅能让“误会”在机器检测阶段被更好消除，减轻人工审核的压力，更能准确识别出未系安全带、开车使用手机等不安全驾驶行为，助力提升交通安全管理水平。
从看局部到看整体，更加“敏锐”
在交通违法事件检测业务中，传统深度学习算法是把图像分割成一块一块，像看拼图一样，先看局部细节，再拼凑成整体。识别安全带时，容易对低对比度、遮挡、复杂姿态等产生误报；识别打电话时，容易对抬手、握物、眼神非正视等产生误报。
加持视觉大模型后，在不同场景下的识别更加准确。例如，在安全带检测方面，通过大模型全局关联和语义理解，即使安全带被遮挡，雨刷等非安全带造成错觉，也能通过人体坐姿、残留可见部分、轮廓与人体等综合判断进行准确识别。海量预训练数据和深层次结构，还能够对复杂场景和非标准形态的安全带适应性更强，比如精准识别安全带封套等。在打电话或者玩手机的检测中，通过大模型的自注意机制，不再过度依赖局部特征，手机外形等，同时分析手与人体的接触、视线、交互动作以及车内结构等，通过手机和驾驶员的关联关系准确识别。
交通卡口抓拍机产品矩阵，满足不同需求
目前，视觉大模型加持的海康威视交通卡口抓拍系列产品，通过深度挖掘不同信息间的潜在关系，增强了对复杂交通场景的全面感知能力，突破低对比度、遮挡、复杂姿态等复杂环境带来的性能瓶颈，满足不同的交管业务需求。
如生态卡口抓拍单元采用单SENSOR(传感器)技术方案，将传统画质优化经验与AI-ISP技术深度融合，在满足一级补光标准的前提下，实现对车身/车窗/车牌的高清还原，结合大模型，有效降低未系安全带、玩手机、打电话等危险驾驶行为的误检率；环保卡口抓拍单元同时集成了大模型技术和双光融合技术，在成像环节减弱对可见光的依赖，减少补光灯对驾驶员人眼的干扰。夜晚低照度下车窗真实还原，抓拍的图片及车窗特征更丰富，并能提供可见光和红外图像，进行视觉大模型算法识别分析，对危险驾驶行为预警如未系安全带、驾驶过程中接打电话等行为的检测准确率更高。
不止于交通卡口抓拍系列产品，海康威视基于观澜大模型技术体系还将不断创新，持续研发助力交通场景更智能、安全、高效。
