误检率降低70%以上，海康威视发布大模型非机动车管控系列产品

道路千万条，安全第一条，根据公安部道路交通安全研究中心数据，电动自行车肇事导致的交通事故在城市道路交通事故总量中约占10%。不戴头盔等行为的后果严重，不容忽视。有数据显示，正确佩戴安全头盔发生交通事故时能够使骑乘人员的受伤率下降70%、死亡率下降40%。

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为了助力交警、道安办等各部门更高效、精准、安全管理非机动车驾驶行为，海康威视基于观澜大模型技术底座推出智能交通非机动车管控系列产品，在检测载人、未戴头盔、加装雨棚等行为上误检率降低70%以上，漏检率减少80%以上。

以“红绿灯路口非机动车蜂拥而出”的场景为例，交警、道安办劝导员肉眼都较难识别未戴头盔、载人、安装雨棚等行为，而传统的检测算法在这样的场景中也难以识别，比如非机动车数量多，在抓拍图像中容易出现人员重叠，传统深度学习检测算法关注图像中的局部（如头部），无法识别人体与不同车辆间的关系，可能导致误报载人情况；头盔的样式“百花齐放”，包括带耳朵的、露出头发的，不露头发的，其中还夹杂着戴鸭舌帽、毛线帽的驾驶人。传统深度学习算法参数量少，预训练数据不足，特征提取能力弱，过度依赖颜色信息，容易混淆黑色头盔和头发；大角度、模糊成像等复杂条件下，识别效果显著下降。在光照度不足的情况下，也容易出现对非机动车是否安装雨棚的误检问题等等。

加持视觉大模型后，交通非机动车管控系列产品检测精准度大幅提升，不仅减轻人工巡查工作量，还能助力实现更高效、精准的交通管理。

载人检测中，大模型通过自注意力和全局关联机制，具备更强的泛化能力和抗干扰能力。在风挡、人员遮挡、恶劣成像等复杂场景下，大模型不仅具备更强的感知能力，而且能够准确理解人体与车辆间的关系，从而准确识别是否载人。例如，当场景中同时出现多个人体时，大模型会判断边缘人体与主车相关性，从而判断是否为载人。

头盔检测中，应用大模型后，产品泛化能力提升，对复杂场景适应性更强，不仅能分辨稀有外观的帽子和头盔，还具备强大的特征提取能力，能够识别出露出鸭舌帽帽檐、头盔固定带、帽子材质等细节，从而精准检测是否正确佩戴头盔。

雨棚检测中，大模型能够理解雨棚与挡板等部件的区别，并通过全局关联分析雨棚与车辆、人员的关系。例如在图像过暗、难以辨识雨棚细节的场景下，大模型凭借深层次结构分析，能够关注到透明风挡以及顶棚细节，通过全局推理判断出是否存在雨棚。

目前，海康威视交通非机动车管控系列产品包括非机动车违法取证抓拍单元、非机动车管控一体机、非机动车违法劝导系统等。

非机动车违法取证抓拍单元内置摄像机采用全局曝光CMOS图像传感器，具有清晰度高、照度低、帧率高、色彩还原度好等特点。结合大模型技术，大幅提升了目标行为检测和违法行为识别的准确率，有效遏制电动自行车闯红灯、逆行、不戴头盔等多种违法行为。

非机动车管控一体机采用创新一体化设计，非机动车检测抓拍系统、信息发布系统融合为一体，整体设计美观且便于安装施工。支持非机动车违法行为检测、抓拍并通过图片或文字、语音等方式及时提醒。

非机动车违法劝导系统中，非机动车劝导相机搭配音柱，实现未戴头盔、载人、加装雨棚等违法行为自动语音劝导，可灵活配置普通话、地方方言；系统可单机独立运行，并支持太阳能供电以及4G/5G通信，部署简单。

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