per consolidare le basi dell'intelligenza digitale, aokan technology e huawei hanno rilasciato congiuntamente una soluzione di modello di trasporto e logistica su larga scala
2024-09-25
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durante la huawei connected conference 2024, si è svolto con successo il "win-win transportation intelligence summit" di huawei. aokan technology è stata invitata a partecipare e, insieme a ma yue, vicepresidente di huawei e amministratore delegato del transportation intelligence corps, hanno condiviso la visione, le tendenze e le ultime pratiche di trasformazione intelligente nel campo dei trasporti con i partner industriali globali e hanno rilasciato ufficialmente un documento soluzione di modello di trasporto e logistica su larga scala per promuovere lo sviluppo dei trasporti di alta qualità.
il terzo da destra, he xin, cto di aokan technology
aokan technology, in qualità di leader nella nuova produttività di qualità dei big data, integra da molti anni i vantaggi di huawei a livello di prodotto, business e mercato. oggi, la rapida ascesa dell’industria dei modelli di grandi dimensioni ha portato cambiamenti nel paradigma di applicazione e sviluppo dell’intelligenza artificiale costruendo un modello generale di grandi dimensioni + messa a punto della scena, migliori capacità di scoperta onnipresente, maggiore precisione di riconoscimento degli eventi e sviluppo di algoritmi più breve. può essere raggiunto il ciclo di scoperta del tempo e degli eventi online facilita efficacemente la riforma dei metodi di gestione del traffico.
quest'anno, aokan technology si concentra sugli scenari di incidenti stradali, combinando la visualizzazione di big data e capacità di modelli di grandi dimensioni autosviluppati per costruirerisorse di tag video sul traffico, modelli di rilevamento di incidenti stradali, rilevamento di oggetti lanciati ad alta velocità, determinazione e descrizione del grado di incidente stradalee altre funzioni aziendali, formando la soluzione del modello di sicurezza del traffico su larga scala di aokan, ricostruendo scenari di governance della sicurezza del traffico e aiutando congiuntamente le città a muoversi verso una "intelligenza" raffinata.
tag delle risorse video sul traffico
per le applicazioni di elaborazione di enormi risorse video front-end, i metodi di ordinamento manuale convenzionali hanno cicli lunghi e non sono standardizzati, con conseguente bassa efficienza di recupero e incapacità di condurre il recupero video in base ai cambiamenti di scena e alle esigenze aziendali. aokan traffic safety large model può stabilire un sistema di etichettatura intelligente standard per le risorse video del traffico urbano, realizzare un'etichettatura intelligente basata sull'intelligenza artificiale, abbinare direttamente i dati delle etichette con l'azienda e cercare risorse video in pochi secondi.
di conseguenza, il tempo di recupero dei video è passato da minuti a secondi, il recupero dei video si è evoluto dal funzionamento manuale al controllo vocale e il ciclo di aggiornamento dei tag video è cambiato da un mese a un'ora. rivitalizza le risorse video sul traffico trasformandole in risorse di dati efficaci, consentendo alle aziende di utilizzare le telecamere in modo flessibile.
modello di rilevamento degli incidenti stradali
resta inteso che il centro di comando della polizia stradale ha circa 5 agenti di polizia in servizio contemporaneamente e può gestire fino a 200 incidenti di polizia ogni giorno. gli incidenti spesso si verificano in modo casuale e ovunque, e la mancanza di forze di polizia di pattuglia fa sì che gli incidenti vengano segnalati da parte dei cittadini, rendendo difficile rilevare e monitorare in modo proattivo e tempestivo le situazioni di polizia.
il modello di grandi dimensioni per la sicurezza stradale aokan ha un modello di rilevamento degli incidenti stradali integrato per realizzare il monitoraggio in tempo reale e l'allarme rapido automatico delle strade. quando il sistema rileva una situazione anomala, come collisione di veicoli, congestione, ecc., può avvisare immediatamente la polizia vicina per gestirla, riducendo notevolmente i tempi di risposta, ottimizzando l'allocazione delle risorse della polizia, migliorando l'efficienza del lavoro e le capacità di risposta alle emergenze di il centro di comando della polizia stradale e garantire la sicurezza del traffico urbano proteggere e proteggere.
rilevamento di oggetti lanciati ad alta velocità
per comportamenti complessi come il lancio di oggetti ad alta velocità, scene speciali sono difficili da scoprire attraverso algoritmi di piccoli modelli. il modello su larga scala per la sicurezza stradale di aokan è dotato di una macchina di addestramento e di spinta integrata e i gestori delle autostrade possono generare nuovi algoritmi a costo zero in modo minimalista, realizzando che "le idee sono algoritmi" nel vero senso della parola.
le informazioni di allarme precoce possono includere informazioni dettagliate come la posizione, le dimensioni e il tipo degli oggetti lanciati, in modo che le misure di trattamento possano essere adottate in modo tempestivo. allo stesso tempo, il modello di sicurezza del traffico di grandi dimensioni raccoglie continuamente nuovi dati sul rilevamento di oggetti lanciati ad alta velocità e ottimizza e aggiorna il modello cv di grandi dimensioni. aumentando la diversità e la quantità dei dati di addestramento, la capacità di generalizzazione e l'accuratezza del modello vengono migliorate per migliorare il livello di gestione della sicurezza stradale.
determinazione del grado di incidente stradale e descrizione della situazione di polizia
lo sviluppo di modelli visivi di grandi dimensioni ha apportato profondi cambiamenti alla comprensione e alla gestione degli incidenti stradali. i metodi di giudizio tradizionali spesso si basano su indagini manuali in loco e su dichiarazioni di testimoni pertinenti. questo metodo è inefficiente e suscettibile a fattori soggettivi, con conseguenti risultati di giudizio imprecisi.
il modello di grandi dimensioni per la sicurezza stradale aokan è dotato di funzionalità di modello di grandi dimensioni cv attraverso l'apprendimento visivo di un gran numero di incidenti stradali, è in grado di identificare e analizzare automaticamente gli elementi chiave negli incidenti. ad esempio, la forma dei feriti nell'area dell'incidente, il veicolo che si è ribaltato ed è caduto a terra, i detriti danneggiati, ecc. utilizzando una tecnologia avanzata di elaborazione delle immagini e algoritmi di deep learning, la soluzione può estrarre informazioni in modo rapido e accurato e convertirle in dati quantificabili. allo stesso tempo, le funzionalità di modello grafico e di testo su larga scala sviluppate autonomamente da aokan possono essere utilizzate per generare automaticamente descrizioni dettagliate degli avvisi di incidenti stradali, fornendo una base importante per la successiva gestione degli incidenti e la determinazione della responsabilità.
l’intelligence industriale è un progetto di sistema complesso e solo l’apertura e la cooperazione possono portare a risultati vantaggiosi per tutti. in futuro, aokan technology si unirà a huawei e ai partner globali per costruire una base digitale stabile e affidabile attraverso l'innovazione tecnologica, consentendo così l'aggiornamento intelligente degli scenari aziendali dei trasporti e contribuendo a raggiungere "le persone sono soddisfatte dei loro viaggi, le merci scorrono in modo ottimale e l'intelligenza digitale vince" "vision.
(dazhong.com)
