更準確地識別每一處“異常”，微創(chuàng)光電事件檢測平臺引入視覺大模型實現智能復核
從“看得見”到“看得懂”，
視覺大模型助力事件檢測準確率再提升
在智能交通與公共安全領域，事件檢測系統(tǒng)的準確性直接關系到應急響應的效率與人民生命財產的安全。
近日，微創(chuàng)光電事件檢測平臺在原有AI算法基礎上，引入視覺大模型技術，構建“事件二次復核系統(tǒng)”，實現對復雜場景下異常事件的精準識別與誤報過濾，整體誤報率降低超過80%，標志著事件檢測從“看得見”邁向“看得懂”的新階段。
傳統(tǒng)算法遇瓶頸，
部分事件識別難度大
微創(chuàng)光電事件檢測平臺長期致力于對高速公路場景中的異常事件進行實時監(jiān)測，涵蓋停車、逆行、行人、擁堵、拋灑物、摩托車、事故、施工、煙火、邊坡塌方、惡劣天氣等十余類事件類型。
盡管整體檢測準確率已達95%，但部分事件因發(fā)生概率低、形態(tài)復雜、環(huán)境干擾強，識別難度較大，成為制約系統(tǒng)整體性能提升的關鍵瓶頸。
煙火事件
真實樣本稀缺，煙火形態(tài)不規(guī)則，易與車燈、霧氣、云朵混淆
*傳統(tǒng)AI算法誤檢（煙火）
邊坡塌方
發(fā)生頻率低，訓練數據不足，模型泛化能力弱
*傳統(tǒng)AI算法誤檢（邊坡塌方）
拋灑物
目標形態(tài)多樣，受光照、陰影影響大
*傳統(tǒng)AI算法誤檢（拋灑物）
惡劣天氣
畫質模糊、視角受限，傳統(tǒng)算法難以準確判斷。
*傳統(tǒng)AI算法誤檢(惡劣天氣）
這些問題導致傳統(tǒng)AI算法在處理上述事件時，誤報率高、識別率低，難以滿足實際應用需求。
視覺大模型賦能，
構建“二次復核”智能機制
為突破傳統(tǒng)算法瓶頸，微創(chuàng)光電事件檢測平臺引入視覺大模型技術，構建“事件二次復核系統(tǒng)”，實現對初檢結果的智能復核與誤報過濾。
該系統(tǒng)以開源視覺大模型為基礎，結合平臺多年積累的事件圖像數據，采用LORA微調技術進行定向優(yōu)化，使模型具備更強的場景理解與推理能力。
當系統(tǒng)首次檢測到疑似事件時，會自動截取關鍵圖像，發(fā)送至視覺大模型進行復核。大模型通過全局圖像分析與多維度推理，判斷事件真?zhèn)危⒔Y果反饋至原系統(tǒng)，顯著提升檢測準確率。
以“邊坡塌方”為例，系統(tǒng)不僅能識別路面碎石，還能結合地形、環(huán)境、物體分布等因素，綜合判斷是否存在塌方風險，避免將普通土堆誤判為塌方事件。
實測數據驗證，
識別準確率顯著提升
在多項對比測試中，視覺大模型在復雜事件識別任務中表現優(yōu)異：
煙火識別：傳統(tǒng)算法正檢率僅為59.2%，而視覺大模型提升至96.1%，誤報率降至3.9%；
邊坡塌方識別：傳統(tǒng)算法正檢率為89.8%，視覺大模型最高達99.8%；
拋灑物識別：傳統(tǒng)算法負樣本識別率為85.8%，視覺大模型提升至92.4%；
行人、摩托車等常規(guī)事件：視覺大模型在保持高準確率的同時，具備更強的泛化能力。
此外，視覺大模型在推理速度上也表現出色，單張圖像處理時間控制在0.3秒至1秒之間，滿足實時檢測需求。
智能過濾誤報，
助力實戰(zhàn)應用提質增效
在實際部署中，事件二次復核系統(tǒng)展現出強大的誤報過濾能力。通過對傳統(tǒng)算法檢測結果的二次分析，系統(tǒng)成功過濾了包括鏡頭模糊、燈光干擾、車輛揚塵、云彩遮擋等在內的多種誤報場景，誤報過濾率超過90%。
邊坡塌方誤報：路側土坯被誤判為塌方，經大模型復核后過濾；
惡劣天氣誤報：夜間模式下的雪花、雨滴被誤判為異常，經大模型識別后排除；
煙火誤報：隧道燈光被誤認為火源，經大模型分析后準確過濾。
*路側土坯誤檢，被大模型過濾（邊坡塌方）
*夜間模式誤檢，被大模型過濾（雪）
*被大模型過濾（雨）
*目標定位原因，判斷軌跡異常，被大模型過濾（逆行）
*路側警示燈誤檢，被大模型過濾（拋灑物）
*普通擁堵誤檢，被大模型過濾（事故）
*護欄誤檢，被大模型過濾(行人）
這一機制不僅減輕了人工審核壓力，也大幅提升了事件檢測系統(tǒng)的實用性與可靠性。
面向未來，
構建更智能的事件感知體系
微創(chuàng)光電事件檢測平臺表示，視覺大模型的引入是平臺智能化升級的重要一步。
未來，平臺將持續(xù)優(yōu)化模型結構，拓展訓練數據，提升模型對更多復雜場景的適應能力。同時，平臺也將探索大模型在事件預測、趨勢分析等更高層次的應用，構建“感知-理解-預測”一體化的智能交通事件管理體系。
在AI技術不斷演進的今天，微創(chuàng)光電事件檢測平臺正以更開放的姿態(tài)，擁抱大模型時代，用“看得懂”的智慧之眼，守護每一條道路的安全與暢通。
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