디지털 인텔리전스 기반을 강화하기 위해 aokan technology와 huawei는 대규모 운송 및 물류 모델 솔루션을 공동 출시했습니다.
2024-09-25
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huawei connected conference 2024 기간 동안 huawei의 'win-win transportation intelligence summit'이 성공적으로 개최되었습니다. aokan technology는 참석하도록 초대되었으며, huawei 부사장이자 transportation intelligence corps의 ceo인 ma yue와 함께 글로벌 업계 파트너들과 운송 분야의 지능형 변혁에 대한 비전, 동향 및 최신 사례를 공유하고 공식적으로 발표했습니다. 고품질 운송 발전을 촉진하는 대규모 운송 및 물류 모델 솔루션입니다.
오른쪽에서 세 번째, aokan technology cto he xin
빅 데이터의 새로운 품질 생산성 부문의 선두주자인 aokan technology는 수년 동안 제품, 비즈니스 및 시장 수준에서 huawei의 장점을 보완해 왔습니다. 오늘날 대형 모델 산업의 급속한 성장은 일반 대형 모델 구축 + 장면 미세 조정, 더 나은 유비쿼터스 발견 기능, 더 높은 이벤트 인식 정확도 및 더 짧은 알고리즘 개발을 통해 ai 응용 및 개발 패러다임의 변화를 가져왔습니다. 온라인 시간 및 이벤트 검색 주기는 트래픽 관리 방법의 개혁을 효과적으로 촉진합니다.
올해 아오칸테크놀로지는 교통사고 시나리오에 집중해 뷰 빅데이터와 자체 개발한 대형 모델 역량을 결합해 구축했다.교통영상태그 자산, 교통사고 감지모델, 고속 투척물체 감지, 교통사고 등급 판정 및 설명및 기타 비즈니스 기능을 통해 aokan의 대규모 교통 안전 모델 솔루션을 구성하고, 교통 안전 거버넌스 시나리오를 재구성하고, 도시가 세련된 "지능"을 향해 나아갈 수 있도록 공동으로 지원합니다.
트래픽 비디오 자산 태그
대용량 프런트엔드 비디오 리소스 처리 애플리케이션의 경우 기존의 수동 정렬 방법은 주기가 길고 표준화되지 않아 검색 효율성이 낮고 장면 변화 및 비즈니스 요구에 따른 비디오 검색을 수행할 수 없습니다. aokan 교통 안전 대형 모델은 도시 교통 비디오 리소스에 대한 표준 스마트 라벨링 시스템을 구축하고, ai 지능형 라벨링을 실현하고, 라벨 데이터를 비즈니스와 직접 일치시키고, 비디오 리소스를 몇 초 만에 검색할 수 있습니다.
그 결과, 영상 검색 시간은 분에서 초로 바뀌었고, 영상 검색은 수동 조작에서 음성 제어로 진화했으며, 영상 태그 갱신 주기도 한 달에서 한 시간으로 바뀌었습니다. 교통 영상 자원을 효과적인 데이터 자산으로 활성화하여 기업에서 카메라를 유연하게 사용할 수 있도록 합니다.
교통사고 감지 모델
교통경찰 지휘소에는 동시에 5명 정도의 경찰관이 근무하고 있으며 하루 최대 200건의 경찰 사건을 처리할 수 있는 것으로 알려졌다. 사고는 어디서든 무작위로 발생하는 경우가 많으며, 순찰경찰력이 부족하여 시민들의 신고가 많아 적시에 경찰 상황을 사전에 감지하고 추적하기가 어렵습니다.
아오칸 교통안전 대형 모델에는 교통사고 감지 모델이 내장되어 도로의 실시간 모니터링 및 자동 조기 경보를 구현합니다. 시스템은 차량 충돌, 정체 등 이상 상황을 감지하면 즉시 인근 경찰에 통보해 처리하도록 함으로써 대응 시간을 대폭 단축하고 경찰 자원 배분을 최적화해 업무 효율성과 긴급 대응 능력을 향상시킨다. 교통경찰 지휘센터를 구축하고, 도시 교통안전을 제공합니다. 보호하고 보호합니다.
고속 투척 물체 감지
물체를 빠르게 던지는 등 복잡한 동작의 경우 소형 모델 알고리즘을 통해 특별한 장면을 발견하기가 어렵습니다. aokan 교통 안전 대규모 모델에는 훈련 및 추진 기계가 내장되어 있으며 고속도로 관리자는 최소한의 비용으로 새로운 알고리즘을 생성하여 진정한 의미에서 "아이디어가 알고리즘이다"를 실현할 수 있습니다.
조기경보정보에는 투척된 물체의 위치, 크기, 종류 등의 상세한 정보가 포함될 수 있어 적시에 치료조치를 취할 수 있다. 동시에 대형 교통 안전 모델은 새로운 고속 투척 물체 감지 데이터를 지속적으로 수집하고 대형 cv 모델을 최적화하고 업데이트합니다. 훈련 데이터의 다양성과 양을 늘려 모델의 일반화 능력과 정확도를 향상시켜 고속도로 안전 관리 수준을 향상시킵니다.
교통사고 등급 판정 및 경찰 상황 설명
대형 시각적 모델의 개발은 교통사고에 대한 이해와 처리에 큰 변화를 가져왔습니다. 전통적인 판단 방법은 수동적인 현장 조사와 관련 증인 진술에 의존하는 경우가 많습니다. 이 방법은 비효율적이고 주관적인 요인에 취약하여 부정확한 판단 결과를 초래합니다.
aokan 교통안전 대형모델에는 cv 대형모델 기능이 탑재되어 있으며, 다수의 교통사고에 대한 뷰러닝을 통해 사고의 핵심요소를 자동으로 식별하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어 사고 현장의 부상자의 형상, 차량이 전복되어 땅에 떨어진 모습, 훼손된 잔해 등을 들 수 있습니다. 첨단 영상처리 기술과 딥러닝 알고리즘을 활용해 빠르고 정확하게 정보를 추출해 정량화 가능한 데이터로 변환하는 솔루션이다. 동시에 aokan이 자체 개발한 그래픽 및 텍스트 대규모 모델 기능을 사용하여 상세한 교통 사고 경고 설명을 자동으로 생성하여 후속 사고 처리 및 책임 결정을 위한 중요한 기반을 제공할 수 있습니다.
산업 인텔리전스는 복잡한 시스템 프로젝트이므로 개방성과 협력만이 윈윈(win-win) 결과를 가져올 수 있습니다. 앞으로 aokan technology는 화웨이 및 글로벌 파트너와 손을 잡고 기술 혁신을 통해 안정적이고 신뢰할 수 있는 디지털 기반을 구축함으로써 운송 비즈니스 시나리오의 지능적인 업그레이드를 지원하고 "사람들은 여행에 만족하고 상품은 흐르고 있다"를 달성하는 데 도움을 줄 것입니다. 최적으로, 디지털 지능이 승리합니다." "비전.
(다종닷컴)
