чтобы укрепить основу цифрового интеллекта, aokan technology и huawei совместно выпустили крупномасштабное модельное решение для транспортировки и логистики.
2024-09-25
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
в ходе конференции huawei connected conference 2024 успешно прошел «win-win transportation intelligence summit» компании huawei. компания aokan technology была приглашена принять участие, и вместе с ма юэ, вице-президентом huawei и генеральным директором корпуса транспортной разведки, они поделились видением, тенденциями и новейшими практиками интеллектуальной трансформации в сфере транспорта с глобальными отраслевыми партнерами и официально выпустили крупномасштабное транспортно-логистическое модельное решение для содействия развитию высококачественного транспорта.
третий справа — хэ синь, технический директор aokan technology.
aokan technology, являясь лидером в области нового качества производительности больших данных, на протяжении многих лет дополняет преимущества huawei на уровне продукта, бизнеса и рынка. сегодня быстрый рост индустрии крупных моделей привел к изменениям в парадигме приложений и разработки ии за счет создания общей большой модели + тонкой настройки сцены, улучшения возможностей повсеместного обнаружения, более высокой точности распознавания событий и более короткой разработки алгоритмов. может быть достигнуто цикл онлайн-обнаружения времени и событий эффективно облегчает реформу методов управления дорожным движением.
в этом году aokan technology фокусируется на сценариях дорожно-транспортных происшествий, сочетая просмотр больших данных и самостоятельно разработанные возможности больших моделей для построенияактивы видеотегов дорожного движения, модели обнаружения дорожно-транспортных происшествий, обнаружение высокоскоростных брошенных предметов, определение и описание степени дорожно-транспортного происшествия.и другие бизнес-функции, формируя крупномасштабную модель безопасности дорожного движения аокана, реконструируя сценарии управления безопасностью дорожного движения и совместно помогая городам двигаться к усовершенствованному «интеллекту».
теги трафика видеоактивов
для приложений обработки огромных внешних видеоресурсов традиционные методы ручной сортировки имеют длинные циклы и не стандартизированы, что приводит к низкой эффективности поиска и неспособности выполнять поиск видео на основе изменений сцены и потребностей бизнеса. большая модель безопасности дорожного движения aokan может создать стандартную систему интеллектуальной маркировки для видеоресурсов городского дорожного движения, реализовать интеллектуальную маркировку ai, напрямую сопоставлять данные этикеток с бизнесом и осуществлять поиск видеоресурсов за считанные секунды.
в результате время получения видео изменилось с минут до секунд, получение видео превратилось из ручного управления в голосовое управление, а цикл обновления видеотега изменился с одного месяца до одного часа. превратите видеоресурсы дорожного движения в эффективные активы данных, что позволит предприятиям гибко использовать камеры.
модель обнаружения дорожно-транспортных происшествий
понятно, что в командном центре дорожной полиции одновременно дежурят около 5 сотрудников полиции, и каждый день он может обрабатывать до 200 полицейских инцидентов. несчастные случаи часто происходят случайно и где угодно, а отсутствие патрульной полиции приводит к тому, что граждане сообщают о происшествиях, что затрудняет своевременное обнаружение и отслеживание полицейских ситуаций.
большая модель безопасности дорожного движения aokan имеет встроенную модель обнаружения дорожно-транспортных происшествий, позволяющую осуществлять мониторинг в реальном времени и автоматическое раннее предупреждение о дорогах. когда система обнаруживает ненормальную ситуацию, такую как столкновение транспортных средств, затор и т. д., она может немедленно уведомить близлежащую полицию о необходимости разобраться с ней, что значительно сокращает время реагирования, оптимизируя распределение ресурсов полиции, повышая эффективность работы и возможности реагирования на чрезвычайные ситуации. командный центр дорожной полиции и обеспечение безопасности городского движения. берегите и защищайте.
высокоскоростное обнаружение брошенных предметов
для сложных действий, таких как метание предметов с высокой скоростью, специальные сцены трудно обнаружить с помощью алгоритмов небольших моделей. крупномасштабная модель безопасности дорожного движения аокана имеет встроенную обучающую и подталкивающую машину, и менеджеры дорог могут генерировать новые алгоритмы с нулевыми затратами и минималистским способом, понимая, что «идеи - это алгоритмы» в истинном смысле этого слова.
информация раннего предупреждения может включать подробную информацию, такую как местоположение, размер и тип брошенных предметов, чтобы можно было своевременно принять меры по оказанию помощи. в то же время большая модель безопасности дорожного движения постоянно собирает новые данные обнаружения высокоскоростных брошенных объектов, а также оптимизирует и обновляет большую модель cv. за счет увеличения разнообразия и количества обучающих данных улучшаются способность к обобщению и точность модели, что позволяет повысить уровень управления безопасностью дорожного движения.
определение степени дорожно-транспортного происшествия и описание полицейской ситуации
разработка больших визуальных моделей внесла глубокие изменения в понимание и обработку дорожно-транспортных происшествий. традиционные методы вынесения решений часто полагаются на ручное расследование на месте и соответствующие показания свидетелей. этот метод неэффективен и подвержен субъективным факторам, что приводит к неточным результатам.
большая модель безопасности дорожного движения aokan оснащена возможностями большой модели cv. благодаря изучению большого количества дорожно-транспортных происшествий она может автоматически выявлять и анализировать ключевые элементы дорожно-транспортных происшествий. например, форма пострадавших в зоне аварии, автомобиль перевернулся и упал на землю, повреждены обломки и т. д. используя передовые технологии обработки изображений и алгоритмы глубокого обучения, решение может быстро и точно извлекать информацию и преобразовывать ее в количественные данные. в то же время возможности крупномасштабной графической и текстовой модели, разработанные компанией aokan, можно использовать для автоматического создания подробных описаний предупреждений о дорожно-транспортных происшествиях, обеспечивая важную основу для последующего реагирования на аварии и определения ответственности.
отраслевая разведка — это сложный системный проект, и только открытость и сотрудничество могут привести к взаимовыгодным результатам. в будущем aokan technology объединит усилия с huawei и глобальными партнерами для создания стабильной и надежной цифровой базы посредством технологических инноваций, тем самым обеспечивая интеллектуальное обновление сценариев транспортного бизнеса и помогая добиться того, чтобы «люди были довольны своими поездками, товары шли потоком». оптимально, и цифровой интеллект побеждает» «видение.
(дачжун.com)
