30 de julio de 2025 – Hikvision, un líder global en el Internet de las Cosas (IoT) impulsado por IA, ha lanzado una suite de cámaras de control de última generación, cámaras de detección de incidentes de tráfico y servidores, impulsados por avanzados modelos de IA de tráfico a gran escala. Estos productos innovadores están diseñados para mejorar significativamente la precisión de detección, reducir las falsas alarmas y mejorar la seguridad general del tráfico.
Modelos de IA revolucionarios para una detección más inteligente.
Los modelos de IA de tráfico a gran escala de Hikvision se basan en la plataforma del Modelo de IA a Gran Escala Guanlan. Se han desarrollado con un profundo conocimiento de la industria del tráfico y están entrenados en millones de situaciones complejas del mundo real, como carreteras mojadas, áreas de construcción y condiciones climáticas extremas.
Los modelos utilizan la arquitectura Transformer, un enfoque de construcción de IA que permite la visualización simultánea de partes de datos. Asiste a los modelos identificando características complejas y puede determinar rápidamente las relaciones entre diferentes elementos en una escena de tráfico.
El mecanismo de autoatención en estos modelos permite una mejor extracción de características generales. En lugar de centrarse solo en detalles individuales, analizan el panorama completo para entender el contexto. Esto reduce significativamente las falsas detecciones causadas por el fondo.
Cámaras de control: 75% menos falsas alarmas
Las nuevas cámaras de control de Hikvision con modelos de IA a gran escala (iDS-TCV9(C)00-HI, iDS-TCV9(C)07-HIR) abordan los desafíos comunes de monitoreo de cumplimiento de tráfico, como detectar el uso del cinturón de seguridad y el uso del teléfono por parte de los conductores.
- Para la detección del cinturón de seguridad
El mecanismo de autoatención evalúa la postura del conductor y las partes visibles del cinturón de seguridad, incluso cuando están parcialmente cubiertas, y reduce las falsas alarmas en un 75%. La fuerte generalización del preentrenamiento de los modelos y los mecanismos de autoatención les permiten funcionar bien en situaciones complejas, como cuando el color del cinturón de seguridad coincide con la ropa o el cinturón tiene una forma inusual.
- Para detectar el uso del teléfono
Cuando se trata de detectar el uso del teléfono, estas cámaras analizan múltiples factores como la posición de la mano, el área cerca de la oreja y la línea de visión del conductor. Al integrar el conocimiento de la industria en lugar de depender únicamente de la forma del teléfono, reducen las falsas detecciones de uso del teléfono en un 75%, cumpliendo con la necesidad de alta precisión.
Cámaras de incidentes de tráfico y servidores: 60% menos tasas de detección falsa
Las cámaras de detección de incidentes de Hikvision (iDS-TCS802-HS, iDS-TCS907-HIR, iDS-TCS917-HI, iDS-TCS900-HI) y los servidores (iDS-TSS500-H/16, iDS-TSS300-H/04) aprovechan modelos de IA a gran escala para ofrecer una reducción del 60% en las tasas de falsas alarmas para incidentes como objetos caídos, detección de peatones y vehículos detenidos.
Las cámaras minimizan la detección falsa de fondo al entender mejor el contexto de la imagen. Su capacidad de generalización mejorada les permite detectar objetivos raros y capturar características complejas, como identificar tipos de eventos basándose en características clave del personal y los vehículos. Por ejemplo, pueden identificar chalecos reflectantes o luces de emergencia para clasificar eventos con precisión. Los servidores, a su vez, permiten a los usuarios obtener estos beneficios utilizando sus cámaras existentes, evitando la necesidad de instalar nuevas para la monitorización de carreteras.
“Estas nuevas cámaras son un gran avance en la eficiencia de la gestión del tráfico,” dijo Hollis Li, Director de Producto de Tráfico Inteligente en Hikvision. “Con modelos de IA de tráfico a gran escala, nuestras soluciones son más precisas y mejores para manejar desafíos del mundo real. Esto significa carreteras más seguras y una gestión del tráfico más eficiente para todos.”
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