30. Juli 2025 - Hikvision, ein weltweit führender Anbieter des KI-gestützten Internets der Dinge (AIoT), hat eine Reihe von Kontrollpunktkameras, Kameras zur Erkennung von Verkehrsstörungen und Servern der nächsten Generation auf den Markt gebracht, die auf fortschrittlichen KI-Modellen für den Verkehr basieren. Diese innovativen Produkte wurden entwickelt, um die Erkennungsgenauigkeit deutlich zu erhöhen, Fehlalarme zu reduzieren und die Verkehrssicherheit insgesamt zu verbessern.
Revolutionäre KI-Modelle für intelligentere Erkennung
Die groß angelegten KI-Modelle von Hikvision für den Verkehr basieren auf der Plattform Guanlan Large-Scale AI Model. Sie wurden auf der Grundlage fundierter Kenntnisse der Verkehrsbranche entwickelt und in Millionen von komplexen realen Situationen wie verregneten Straßen, Baustellen und extremen Wetterbedingungen trainiert.
Die Modelle verwenden die Transformer-Architektur, einen KI-Aufbauansatz, der die gleichzeitige Betrachtung von Datenteilen ermöglicht. Es unterstützt die Modelle bei der Erkennung komplexer Merkmale und kann schnell die Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen in einer Verkehrsszene bestimmen.
Der Mechanismus der Selbstbeobachtung in diesen Modellen ermöglicht eine bessere Extraktion der allgemeinen Merkmale. Anstatt sich nur auf einzelne Details zu konzentrieren, analysieren sie das Gesamtbild, um den Kontext zu verstehen. Dadurch werden durch den Hintergrund verursachte Fehlerkennungen erheblich reduziert.
Checkpoint-Kameras: 75 % weniger Fehlalarme
Die neuen Checkpoint-Kameras von Hikvision mit umfangreichen KI-Modellen (iDS-TCV9(C)00-HI, iDS-TCV9(C)07-HIR) sind für die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften im Straßenverkehr konzipiert, z. B. für die Erkennung des Anlegens des Sicherheitsgurtes und der Telefonnutzung durch Fahrer.
- Zur Erkennung von Sicherheitsgurten
Der Selbsterkennungsmechanismus wertet die Körperhaltung des Fahrers und die sichtbaren Teile des Sicherheitsgurtes aus - selbst wenn diese teilweise verdeckt sind - und reduziert Fehlalarme um 75 %. Die starken Generalisierungs- und Selbstaufmerksamkeitsmechanismen der Modelle vor dem Training ermöglichen es ihnen, in komplexen Situationen gut zu funktionieren, z. B. wenn die Farbe des Sicherheitsgurts zur Kleidung passt oder der Gurt eine ungewöhnliche Form hat.
- Zur Erkennung der Telefonnutzung
Bei der Erkennung der Telefonnutzung analysieren diese Kameras mehrere Faktoren wie die Handhaltung, den Bereich am Ohr und die Sichtlinie des Fahrers. Durch die Einbeziehung von Branchenkenntnissen, anstatt sich nur auf die Form des Telefons zu verlassen, werden falsche Erkennungen der Telefonnutzung um 75 % reduziert, was den Anforderungen an eine hohe Genauigkeit entspricht.
Kameras und Server für Verkehrsstörungen: 60 % geringere Falscherkennungsrate
Die Kameras zur Ereigniserkennung von Hikvision (iDS-TCS802-HS, iDS-TCS907-HIR, iDS-TCS917-HI, iDS-TCS900-HI) und die Server (iDS-TSS500-H/16, iDS-TSS300-H/04) nutzen umfangreiche KI-Modelle, um die Fehlalarmrate bei Ereignissen wie heruntergefallenen Objekten, Fußgängererkennung und angehaltenen Fahrzeugen um 60 % zu reduzieren.
Die Kameras minimieren Fehlerkennungen im Hintergrund, indem sie den Bildkontext besser verstehen. Dank ihrer verbesserten Verallgemeinerungsfähigkeit können sie seltene Ziele erkennen und komplexe Merkmale erfassen, wie z. B. die Identifizierung von Ereignistypen anhand von Schlüsselmerkmalen von Personen und Fahrzeugen. So können sie beispielsweise reflektierende Westen oder Notleuchten erkennen, um Ereignisse genau zu klassifizieren. Die Server wiederum ermöglichen es den Nutzern, diese Vorteile mit ihren vorhandenen Kameras zu nutzen, so dass keine neuen Kameras für die Straßenüberwachung installiert werden müssen.
"Diese neuen Kameras sind ein großer Schritt in Richtung effizientes Verkehrsmanagement", sagt Hollis Li, Intelligent Traffic Product Director bei Hikvision. "Mit groß angelegten KI-Modellen für den Verkehr sind unsere Lösungen genauer und besser in der Lage, reale Herausforderungen zu bewältigen. Das bedeutet sicherere Straßen und ein effizienteres Verkehrsmanagement für alle.
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