01
产 品 背 景
随着前端相机建设广泛普及的同时,也面临着利用率不足和AI智能化成本高的挑战。这一现象背后的原因多元且复杂,主要包括以下几点: 1.集成与定制化难度高: 不同的应用场景对相机功能和智能分析的需求各异,但市面上的标准化相机往往难以满足特定需求,导致需要大量的定制开发工作,这不仅增加了成本,也延长了部署周期。
2.数据处理与分析能力有限 大多数前端相机虽然配备了基础的智能分析功能,但面对复杂多变的场景和高精度要求时,其处理能力和算法复杂度往往受限,需要后端服务器或云平台的支持,这又额外增加了计算资源的成本。
3.维护与升级成本 随着AI技术的快速发展,算法和模型迭代迅速,前端设备需要定期更新以保持其智能分析的有效性,这涉及到软件升级、硬件兼容性测试等一系列维护工作,成本高昂且操作繁琐。
4.数据传输与存储压力 前端相机生成的视频数据量庞大,若要实现实时或近实时的智能分析,需要高速稳定的网络传输能力以及大量的存储空间,这些都直接推高了整体系统的运行成本。 5.能耗问题 高性能的AI处理能力往往伴随着较高的能耗,对于大量部署的前端相机来说,能源消耗成为一个不可忽视的成本因素。 02 产品技术方案概述 中科通达智周ALL产品技术方案的三个核心阶段:数据预处理与聚类、跨模态特征抽取、以及检索系统验证与优化。 1.数据预处理与多模态聚类 ● 数据收集:汇总大规模无标注图文数据集,覆盖广泛的主题和场景。 ● 预处理:对图像进行标准化处理(如缩放、去噪),文本进行清洗(去除停用词、标点符号)。 ● 多模态聚类:运用高级聚类算法(如深度聚类、谱聚类)在预处理后的无标注数据上操作,基于图像视觉特征和文本语义特征的相似性进行分组,自动生成高质量的伪标签。 2.跨模态特征抽取利用CLIP模型 ● CLIP模型应用:利用CLIP模型的视觉-语言对齐特性,对每张图片及其配文进行联合嵌入学习,提取高度相关的跨模态特征向量。CLIP的预训练使得模型能够理解图像和文本之间的复杂关联,为后续检索提供强大的基础特征。 ● 特征融合:结合图像和文本的嵌入向量,通过加权融合、注意力机制或其他高级融合策略,生成综合的跨模态特征表示。 3.检索系统构建与验证 ● 无监督图像检索:在无监督设置下,使用聚类得到的伪标签作为查询依据,验证模型在未经过直接监督情况下的检索能力。 ● 有监督图像检索:在有标签数据子集上进行监督学习,微调模型参数,增强检索精度。通过对比实验评估在标准数据集上的表现。
03 产 品 优 势 视觉大模型相较于传统AI模型,在智能安全监控与城市治理领域展现出显著优势,主要体现在以下几个方面:
1.更强大的学习与泛化能力: 视觉大模型通过大规模数据训练,具备更深层次的模式理解和泛化能力。这意味着它们能在面对新场景或复杂多变的情况时,依然保持较高的识别准确率和适应性,减少误报和漏报,这对于智能安全监控至关重要,比如在辨识不同光照条件下的可疑行为、人群中的人脸识别等。
2.端到端的解决方案: 传统AI模型往往针对特定任务设计,而视觉大模型支持更为复杂的端到端学习,能够处理从原始图像输入到最终决策输出的整个流程。这使得它们在城市治理中可以承担更多元化的角色,如直接从视频流中识别交通违规、环境问题,无需人工预处理或多个模型接力,提高效率和响应速度。
3.自动特征学习与多任务处理: 视觉大模型擅长自动学习高级抽象特征,无需手动设计特征工程,这大大简化了模型开发过程,并且使得模型在面对多任务场景时更加灵活。在城市监控中,一个模型即可同时执行人群密度估计、异常行为检测、车辆类型识别等多个任务,实现资源的高效利用和综合管理能力的提升。
4.持续学习与优化 大模型支持持续学习机制,能够在部署后继续接收反馈数据进行微调,不断优化性能。这对于城市治理尤为重要,因为城市环境和需求是动态变化的。例如,随着季节变换和城市发展,监控系统需不断适应新的交通模式、人群流动规律,以及可能出现的新安全威胁。
04 应 用 场 景 深 化 视觉大模型的应用正引领一场技术革新,让城市更加智慧与安全。
1.智能安全监控与城市管理 ● 公共安全提升:在城市监控中,视觉大模型能实时分析监控视频,识别异常行为、人群聚集、车辆违停等,及时预警潜在安全风险,协助公共安全管理。 ● 交通管理优化:通过分析交通摄像头捕捉的画面,视觉大模型能自动识别交通流量、车辆类型和违章行为,帮助优化交通信号控制,减少拥堵,提高道路安全。 ● 环境监测:在城市环境中,模型能监控空气质量和环境变化,如垃圾堆积、河流污染,及时通知相关部门进行清理和维护。
2.自动驾驶 ● 道路环境感知:基于大规模数据训练的视觉大模型,能够准确识别道路标志、行人、其他车辆等,为自动驾驶汽车提供实时、精确的环境感知信息,支持安全驾驶决策。 ● 复杂路况处理:在复杂的城市道路条件下,模型能预测其他交通参与者的意图,如行人的过街行为、车辆的变道动作,提高自动驾驶系统的应变能力。
3.其他 ● 智慧农业:视觉大模型分析田间作物图像,识别作物生长状况和病虫害迹象,为农民提供及时的防治建议。 ● 智慧医疗:视觉大模型能辅助医生分析X光片、CT扫描、MRI图像等,提高疾病诊断的准确性,如早期癌症筛查、病变检测等。 ● 零售与电商:在电商平台上,视觉大模型能够识别用户上传的图片,快速匹配商品库中的相似商品,提升购物体验和个性化推荐的准确性。
中科通达智周ALL视觉大模型支持跨模态搜索、万物识别、视觉对话等,该解决方案的出现,正是试图通过技术创新来解决上述挑战。
通过高效的算法模型减少对计算资源的需求、支持更灵活的部署方式以适应多样化场景、以及优化数据处理流程降低传输和存储成本,最终目标是使前端相机的智能化变得更加高效、经济且易于实施,真正提升其使用价值和场景覆盖率。
共有条评论 网友评论