交通事件检测始终是道路安全治理与事故预防的重点。宇视科技深耕交通行业多年，梧桐大模型将AI能力深度落地于各大交通场景，全面赋能云、边、端三大类产品，推出新一代事件检测摄像机和分析终端及服务器。大模型的高效应用显著提升了方案检测精度及分析性能，为道路数字化转型提供强劲助力。
图：宇视“梧桐”大模型交通事件检测系列产品
在复杂多变的道路场景下，事件检测技术的规模性落地一直是行业难题。传统检测算法因抗干扰能力弱、泛化性不足，在低照、小像素、多目标等场景中易产生误报(如抛洒物、异常停车等)，不仅影响使用体验，还增加了人工审核成本。技术应用非但未能减负，反而成了管理负担。
大模型突破传统算法瓶颈，全面提升检测精度
宇视科技依托“梧桐”行业大模型，深度融合自适应学习框架与知识蒸馏技术，构建新一代事件检测算法方案。该方案采用动态语义感知网络和自动跟踪算法，有效解决了光照突变、目标遮挡等极端场景下的检测难题，显著提升了检测精度。
大模型助力云边端平权，提质增效
在传统的交通事件方案组网中，受制于前端算力不足、算法精度不高、算法泛化能力弱等现实问题，边缘/中心端往往承担了更多更复杂的检测分析任务。
宇视梧桐大模型在摄像机蒸馏落地，在同样的算力标准下实现了检出率及检准率的双重提升。借助大模型的赋能，前端分析不仅提升了事件检测的实时性，还能有效承担边缘及中心侧的分析任务，从而释放后端资源，实现资源的动态分配与高效利用。
抛洒物
传统算法对小型、异形障碍物的识别率较低，易受光线、车流干扰，且容易误识道路标识。而基于大模型技术，可精准识别物体类别，有效定位散落轮胎、碎片等抛洒物，实现复杂场景下的精准检测，显著提升干扰因素下的检出效果，从而更好保障行车安全。
异常停车
传统方案在识别执法作业、道路施工等场景时存在辨识盲区，易误检交通标识等静态设施，虚警频发。梧桐大模型通过构建精细化车辆特征识别模型，不仅能精准区分社会车辆与特种作业车辆，还可结合场景语义理解有效过滤干扰目标，显著减少无效警情，提升交通管理效率。
积雪/团雾
冰雪覆盖使车道标线难以识别，传统算法难以有效区分大雾和阴天场景，检测稳定性不足。基于大模型技术，可结合环境信息，精准识别道路积雪、团雾等复杂路况，从而提升道路运维效率。
宇视“梧桐”大模型让事件检测智能化能力全面升级，更精准、更稳定、更真实、更高效，深度赋能交通管理场景，营造更加安全、有序、高效的交通出行体验。
宇视科技深耕交通领域，不断探索AI技术的创新应用，将AI技术与交通管理紧密结合，为智慧交通的发展注入了新的活力。未来，宇视科技将继续秉持创新精神，推动智慧交通的全面发展。
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